《统计学习方法（第2版）》是李航编写的一本关于统计学习的经典教材。这本书涵盖了统计学习领域的核心内容，旨在为读者提供系统的理论框架和实用的算法实现。书中首先介绍了统计学习的基本概念，包括监督学习与无监督学习的区别，接着详细讨论了各种统计模型及其应用，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。每种模型之后，书中不仅解释了其理论基础，还辅以丰富的实例分析，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。此外，本书还强调模型评估与选择的重要性，介绍了交叉验证、ROC曲线等常用的评估指标和方法。为了适应快速发展的数据科学领域，书中新增了对深度学习及其与传统统计模型的关系的讨论，使读者能够洞察目前数据分析的前沿趋势。总之，这本书是学习统计学习方法的宝贵资源，适合从初学者到研究者的各个层次的读者。

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