Statistical Learning

《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念，将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展，海量数据在医学、生物、金融等领域涌现，为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习（如预测）、非监督学习，神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等，另有专章讨论了处理宽数据的方法，如多重测试与假发现率。本书

数据挖掘里的数学基础，The Elements of Statistical Learning算是绕不开的一本。内容硬核，推导也比较多，适合那些想深挖机器学习底层逻辑的朋友。你要是数学功底还行，看这本准没错，虽然不轻松，但收获真的大。 统计学习的核心算法、Lasso、稀疏建模这些都有讲，像支持向量机、Boosting 也都有提到。讲得比较系统，适合你做算法原理或者准备走科研路线的场景。 不过说实话，这本书对数学要求挺高，线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础，比如可以看看机器学习数学基础那篇，把数学铺垫好。 有意思的是，它对 R 语言也有点支持，如果你平时用 R，可以顺手看看统计

机器学习入门的好帮手《An Introduction to Statistical Learning》，内容是实打实的干货，讲算法也讲怎么用 R 来跑例子，蛮接地气的。尤其对新手来说，配套代码不复杂，R 语言上手快，跑个逻辑回归、KNN 都直观。 内容涵盖了常见的监督学习和非监督学习，像是linear regression、classification tree、SVM都有讲，例子也比较实在，不是那种光讲原理不落地的书。你可以一边看书一边用 R 操作，理解就更深。 顺手推荐几个相关资源，像使用 R 语言入门机器学习这篇，对理解书中例子有；R 语言实战开发则更偏向项目实战；要是你想比较 Pyth

统计建模与R软件 一、知识点概览 本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习，读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。 二、核心知识点详解 1.1 统计基础知识 1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如，掷一枚硬币的结果可能是正面或反面，这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点：- 可重复性：可以多次重复相同的试验。- 不确定性：每次试验的结果是不确定的。- 可观察性：试验的结果是可以观察到的。 1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间（Ω）：随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点（ω）：

网络的必备工具，R 语言在这块真的挺拿手。sand这个包就挺有意思，支持直接在文本里运行代码，体验类似 R Markdown，写报告或教学演示都方便。 网络数据嘛，基本就是由节点和边组成的图结构。比如社交网络、蛋白质交互、网页链接这些，在 R 里可以用igraph来，导入数据用graph_from_data_frame或者read.graph都还蛮顺手的。 可视化这块也灵活，ggplot2和igraph都能出图，像layout_with_fr那类布局函数能让网络结构看起来更清晰。节点颜色、大小都能根据变量自定义，美观又实用。 接下来是环节。像节点的度、中心性、聚类系数这类指标，igraph里都

This book provides a comprehensive guide to utilizing R for data analysis and creating effective graphical representations. Through practical examples, readers will gain a deep understanding of R's statistical functionalities, with a particular emphasis on its powerful visualization capabilities.

HLM is a statistical analysis tool commonly used in fields such as sociology and psychology. Similar to Mplus, it is particularly effective for analyzing hierarchical data, which is frequent in social science research. HLM allows for the examination of multilevel data structures, enabling researcher

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联