第二版序言
本書第1版於2012年出版，說明了統計機器學習方法，主要是一些常用的監督學習方法。第2版增加了一些常用的無監督學習方法，由此本書涵蓋了傳統統計機器學習方法的主要內容。
在撰寫《統計學習方法》伊始，對全書內容做了初步規劃。第1版出版之後，即著手無監督學習方法的寫作。由於寫作是在業餘時間進行，常常被主要工作打斷，歷經六年多時間才使這部分工作得以完成。猶未能加入深度學習和強化學習等重要內容，希望今後能夠增補，完成整本書的寫作計畫。
《統計學習方法》第1版的出版正值巨量資料和人工智慧的熱潮，生逢其時，截至2019年4月本書共印刷25次，152000冊，獲得了讀者們的歡迎和支持。有許多讀者指出本書對學習和掌握機器學習技術有極大的幫助，也有許多讀者透過電子郵件、微博等方式指出書中的錯誤，提出改進的建議和意見。一些大專院校將本書作為機器學習課程的教材或參考書。有的同學在網上發表了讀書筆記，有的同學將本書介紹的方法在電腦上實現。清華大學深圳研究所學生院袁春老師精心製作了第1版十二章的教材，在網上公佈，為大家提供教學之便。許多老師、同學、讀者的支持和鼓勵，讓作者深受感動和鼓舞。在這裡向所有的老師、同學、讀者致以誠摯的謝意！
能為電腦科學、人工智慧領域做出一點微薄的貢獻，感到由衷的欣慰，同時也感受到作為知識傳播者的重大責任，讓作者決意把本書寫好。也希望大家今後不吝指教，多提寶貴意見，以幫助繼續提高本書的品質。在寫作中作者也深切體會到教學相長的道理，經常發現自己對基礎知識的掌握不夠紮實，透過寫作得以對相關知識進行了深入的學習，受益匪淺。
本書是一部機器學習的基本讀物，要求讀者擁有高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識。書中主要說明統計機器學習的方法，力求系統全面又簡明扼要地闡述這些方法的理論、演算法和應用，讓讀者能對這些機器學習的基本技術有很好的掌握。針對每個方法，詳細介紹其基本原理、基礎理論、實際演算法，舉出細緻的數學推導和具體實例，既幫助讀者理解，也便於日後複習。
第2版增加的無監督學習方法，王泉、陳嘉怡、柴琛林、趙程綺等幫助做了認真細緻的校閱，提出了許多寶貴意見，在此謹對他們表示衷心的感謝。清華大學出版社的薛慧編輯一直對本書的寫作給予非常專業的指導和幫助，在此對她表示衷心的感謝！
由於本人水準有限，本書一定存在不少錯誤，懇請各位專家、老師和同學批評指正。
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李航
