全部资源

《统计学习导论：基于 Python 的应用》

An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python

页面是《An Introduction to Statistical Learning》一书的官方网站，可下载 R 版与 Python 版教材。书中以较少技术化的方式覆盖统计学习主要主题，章节包括回归、分类、重采样方法、线性模型选择与正则化、非线性方法、树方法、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习和多重检验，每章末尾附有 R 或 Python 实验。R 版首版于 2013 年、第二版于 2021 年，Python 版于 2023 年出版。适合希望用当代工具做数据分析的读者使用。

RLHF 书：基于人类反馈的强化学习与大模型后训练

RLHF Book：Reinforcement Learning from Human Feedback and LLM Post-Training

一本关于基于人类反馈的强化学习（RLHF）与大模型后训练的书的网页版，纸质版于 2026 年 7 月首次出版。页面主要记录网页版与纸质版之间的差异，包括带勾标记表示已纳入 2026 年 10 月第一次重印的网页勘误。内容增补涉及：在第 3 章扩展标准训练配方并加入 MOPD 与智能体后训练示例和新流程图；第 16 章新增智能体评估小节；第 5 章澄清结果奖励模型的历史并重组奖励建模章节；第 6 章整理 RL 符号（轨迹采样分布与时间下标）；第 12 章扩展在线策略蒸馏内容并更名为“合成数据与蒸馏”；以及正则化章节的次序调整。作者提到考虑几年后推出改名为“后训练书”的第二版。