统计学习基础：目录索引

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1. 序言
2. 监督学习概述
   1. 引言
   2. 变量类型和术语
   3. 两个简单的预测方法：最小二乘和最近邻域
   4. 统计决策理论
   5. 局部方法中的高维度问题
   6. 统计模型、监督学习和函数逼近
   7. 有结构的回归模型
   8. 有约束的估计模型类型
   9. 模型选择和偏差方差权衡
3. 回归问题的线性方法
   1. 引言
   2. 线性回归模型和最小二乘
   3. 变量子集选择
   4. 收缩方法
   5. 衍生输入变量的方法
   6. 讨论：子集选择和收缩方法的比较
   7. 多输出变量的收缩和变量选择 😱
   8. 更多关于套索回归和类似的路径算法
   9. 计算量考量
4. 分类问题的线性方法
   1. 引言
   2. 对指示变量矩阵的线性回归
   3. 线性判别分析
   4. 对数几率回归（逻辑回归）
   5. 分离超平面
5. 基拓展和正则化
   1. 引言
   2. 分段多项式和样条
   3. 滤波和特征提取
   4. 平滑样条
   5. 平滑参数的自动选择
   6. 非参数对数几率回归
   7. 多维样条
   8. 正则化与再生核希尔伯特空间 😱
   9. 小波平滑
   10. Appendix: Computations for Splines
6. 核平滑方法
   1. 一维的核平滑器
   2. 核函数窗宽的选择
   3. $\mathbb{R}^p$ 上的局部回归
   4. ℝᵖ 上的结构化局部线性回归模型
   5. 局部似然和其他模型
   6. 核密度估计与分类问题
   7. 径向基函数与核函数
   8. 密度估计的混合模型与分类问题
   9. 计算量考量
7. 模型评估和选择
   1. 引言
   2. 偏差、方差和模型复杂度
   3. 偏差-方差分解
   4. 训练误差率中的乐观值
   5. 样本内预测误差的估计
   6. 有效参数个数
   7. 贝叶斯方法和 BIC
   8. 最小描述长度
   9. 万普尼克-泽范兰杰斯维度 😱
   10. 交叉验证
   11. 自助法
   12. 条件还是无条件期望测试误差？
8. 模型的推断和平均
   1. 引言
   2. 自助法和最大似然方法
   3. 贝叶斯方法
   4. 自助法与贝叶斯推断的关系 😱
   5. 最大期望（EM）算法
   6. 后验分布的马尔可夫链蒙特卡洛抽样
   7. 自助聚合（Bagging）
   8. 模型平均和堆叠（stacking）
   9. 随机搜索：Bumping
9. 加性模型、树模型和相关方法
   1. 广义加性模型
   2. 树结构模型
   3. PRIM（耐心规则归纳方法）：凸块搜索
   4. 多元自适应回归样条（MARS）
   5. 层级混合专家
   6. 缺失数据
   7. 计算量考量
10. 提升方法和加性树模型
    1. 提升方法
    2. 提升方法是一个加性模型的拟合
    3. 前向分段加性模型
    4. 指数损失函数与自适应提升
    5. 为何用指数损失函数？
    6. 损失函数和稳健性
    7. 数据挖掘中“现成”的方法
    8. 示例：垃圾邮件数据
    9. 提升树模型
    10. 通过梯度提升进行数值最优化
    11. 提升方法中树模型的合理大小
    12. 正则化
    13. 模型解释
    14. 示例
11. 神经网络
    1. 引言
    2. 投影寻踪回归
    3. 神经网络
    4. 神经网络的拟合
    5. 训练神经网络的一些问题
    6. 示例：模拟数据
    7. 示例：邮政编码数据
    8. 讨论
    9. 贝叶斯神经网络和 NIPS 2003 挑战赛
    10. 计算量考量
12. 支持向量机和灵活判别
    1. [引言]
    2. [The Support Vector Classifier]
    3. [Support Vector Machines and Kernels]
    4. [Generalizing Linear Discriminant Analysis]
    5. [Flexible Discriminant Analysis]
    6. [Penalized Discriminant Analysis]
    7. [Mixture Discriminant Analysis]
13. Prototype Methods and Nearest-Neighbors
    1. [引言]
    2. [Prototype Methods]
    3. [k-Nearest-Neighbor Classifiers]
    4. [Adaptive Nearest-Neighbor Methods]
    5. [Computational Considerations]
14. Unsupervised Learning
    1. [引言]
    2. [Association Rules]
    3. [Cluster Analysis]
    4. [Self-Organizing Maps]
    5. [Principal Components, Curves and Surfaces]
    6. [Non-negative Matrix Factorization]
    7. [Independent Component Analysis]
    8. [Multidimensional Scaling]
    9. [Nonlinear Dimension Reduction and Local Multidimensional Scaling]
    10. [The Google PageRank Algorithm]
15. Random Forests
    1. [引言]
    2. [Definition of Random Forests]
    3. [Details of Random Forests]
    4. [Analysis of Random Forests]
16. Ensemble Learning
    1. [引言]
    2. [Boosting and Regularization Paths]
    3. [Learning Ensembles]
17. Undirected Graphical Models
    1. [引言]
    2. [Markov Graphs and Their Properties]
    3. [Undirected Graphical Models for Continuous Variables]
    4. [Undirected Graphical Models for Discrete Variables]
18. High-Dimensional Problems: $p \gg N$
    1. [When $p$ is Much Bigger than $N$]
    2. [Diagonal Linear Discriminant Analysis and Nearest Shrunken Centroids]
    3. [Linear Classifiers with Quadratic Regularization]
    4. [Linear Classifiers with $\text{L}_1$ Regularization]
    5. [Classification When Features are Unavailable]
    6. [High-Dimensional Regression: Supervised Principal Components]
    7. [Feature Assessment and the Multiple-Testing Problem]