《統計學習方法》是李航編著的一本機器學習領域的專業書籍，涵蓋了統計學習的基礎理論和方法。這本書的特點是以數據為研究對象，即數據驅動，旨在通過構建機率統計模型對數據進行預測和分析。書中介紹了監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習等統計學習方法，其中監督學習是主要部分。
統計學習方法的核心要素包括模型、策略和算法。模型的假設空間是指包含所有可能模型的集合，模型選擇的策略用於確定如何從假設空間中選擇最優模型，而模型學習的算法則是實現這一選擇的具體方法。書中詳細介紹了如何通過經驗風險估計期望風險，以及如何通過正則化和交叉驗證進行模型評估與選擇。
此外，《統計學習方法》還討論了泛化能力，即模型對於新數據的預測能力，以及如何通過比較不同學習方法的泛化誤差上界來評估模型的優劣。書中還區分了生成模型和判別模型，並詳細介紹了分類和回歸等監督學習中的核心問題。
總的來說，《統計學習方法》是一本全面介紹統計學習理論和實踐的教材，適合機器學習和數據科學領域的學者、工程師和研究生閱讀。