统计学习方法如何自学

一、基础准备

1. 数学基础：线性代数、概率论和微积分是核心前置知识，李航教授在《统计学习方法》配套视频中详细讲解了这些数学工具的应用场景

2. 统计学概念：需掌握描述统计、推论统计、假设检验等基础方法，可通过3小时速成课快速梳理关键概念

二、核心学习资源

推荐优先学习李航教授2025年版《统计学习方法》配套视频，内容涵盖感知机、支持向量机、决策树等经典算法，配套代码实现和动态规划案例。对于分类与聚类问题，清华大学马少平教授的讲座从支持向量机切入，深入讲解大间隔分类原理

三、实践方法

1. 工具应用：Excel数据处理技巧可快速入门基础统计，进阶推荐R语言或Python实现算法

2. 案例驱动：通过分析销售数据预测、医疗风险评估等实际场景理解模型应用

四、学习技巧

五、延伸拓展

- 进展：关注AUC-ROC评估、早停法等前沿方法在学习中的应用