统计学习方法李航，
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于统计学习方法李航的问题，于是小编就整理了2个相关介绍统计学习方法李航的解答，让我们一起看看吧。
学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？
实际上机器学习、数据挖掘以及人工智能的大部分书籍是相似的，但是侧重会稍有不同。 其他同学的回答中已经包含了很多内容。 我从我的角度来提出我对这一类书籍的建议。
1. 主要的教材和好的书籍还是以英文版为主
人工智能比较全面而且用的广泛的教材是：《AI: A Modern Approach》, 这个内容介绍比较多，我就不赘述了。
机器学习推荐的有： Chris Bishop:《Pattern Recognition and Machine Learning》
这本书被很多研究者做为机器学习与模式识别的圣经，在于文字流畅简洁。我们也曾用来做Reading Group. 效果还是不错的。
Kevin Murphy: 《Machine Learning: A probabilistic perspective》
这个本书是个大块头，内容非常详细，好处就是可以从基础入门，中间突然遇到瓶颈的情况比较少。 如果时间充裕，可以用这本书打好基础。缺点就是很长，有一千多页。 内容很全面。
David Mackay: 《Information Thoery, Inference, and Learning Algorithms》
这本是我比较欣赏的Makcay教授的力作，网上也有免费的版本。虽然说这本书不完全是机器学习书籍，但是书写的非常具有英国学者的独特视角。能把更多的理论后面的本质找到关联。对初学者也是比较好的一本书。 Mackay教授才过世不久，是一个传奇的人物。 大家可以了解一下。 (https://en.wikipedia.org/wiki/David_J._C._MacKay)
Hastie, Tibshirani and Friedman: 《The Elements of Statistical Learning》
经典书籍，适合数学稍好的，有些工科背景或编程背景的同学也许会更喜欢其他几本书。
Goodfellow, Bengio and Courville: 《Deep Learning》
这个也不赘述太多。
Peter Flach: 《Machine Learning》
这本书大家推广的不多，但是该书是一本非常好的入门书籍。 Peter也是以前读硕士的导师，也一定要支持一下。
2. 中文版的书籍推荐的不多。 主要就是两本：
周志华：《机器学习》
李航：《统计学习方法》
3. 当然还有机器学习的科普书，推荐其中一本：P. Domingos: 《The Master Algorithm》
谢邀～
本人并不喜欢看这些技术方面的书，书都是人写的，肯定有部分理解不对地地方，或者可能因为技术版本更新脱离时代，我一般都是去百度了解这些涉及到哪些技术，然后去官网或技术论坛看的，所以题主让我推荐书，我也没有好推荐的
我个人认为，不是每一个人都要成为算法研究师，了解人工智能的概貌和原理，利用已有的框架和平台，完成自己的任务就已经很了不起了，安安静静地做一个应用型的美男子其实是绝大多数人的归宿，目前的开源框架很多，但原理和内在基本一致，其实我们无需过多了解内核，埋下头去深入钻研一个框架应用就已经超棒了，研究算法和基体框架就留给那些牛人们吧。
说到应用型的书籍，我基本都是在官网和社区学习，个人观点，非喜勿喷。
加米谷教育就来推荐几本吧：
1、《数据科学入门》
2、《Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking》
3、《贝叶斯思维》
5、《统计思维：程序员数学之概率统计》
6、《利用Python进行数据分析》
7、《Advanced and Multivariate Statistical Methods》
8、《Hadoop: The Definitive Guide》
9、《Mining of Massive Datasets》
10、《数据挖掘》
机器学习，数据挖掘的书有哪些？
机器学习、数据挖掘等目前很热门，这方面的经典书籍还是有不少，根据笔者自己的经验推荐几本吧。
机器学习
1、《机器学习》（西瓜书）
作者：周志华
大名鼎鼎的“西瓜书”，作者是南京大学周志华教授，几乎是机器学习入坑必备书籍。
2、《机器学习实战》
作者：Peter Harrington
这本书通俗易懂地阐述了一些核心的机器学习算法，并用Python实现，最后将其运用于某些案例中，如分类、预测及推荐等。
3、《统计学习方法》
作者：李航
最新版是第2版，本书作者李航现任今日头条人工智能实验室主任。入坑机器学习的必备书籍。
数据挖掘
1、《数据挖掘导论》（完整版）
数据挖掘的经典数据，全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
2、R语言实战（第2版）
作者：Robert I.Kabacoff
如果需要用R语言来进行数据分析/挖掘，推荐《R语言实战》，从R语言基础，到统计分析，再到常用的机器学习算法都有！
回答完毕！
到此，以上就是小编对于统计学习方法李航的问题就介绍到这了，希望介绍关于统计学习方法李航的2点解答对大家有用。