阅读说明

本文档用于记录《An Introduction to Statistical Learning, With Applications in Python》的中文读书笔记规划。笔记以“理解统计学习思想、建立模型选择直觉、能用 Python 复现实验”为目标，不追求逐句翻译原书。

阅读目标

• 梳理统计学习的核心概念、模型假设和常见方法。
• 记录公式推导、图表解释、例题理解和易错点。
• 建立与机器学习实践、数学建模和课程学习之间的联系。
• 形成可复用的 Python 实验记录，便于后续回看、迁移和复现。

目录组织

• 01-全书导览.md：全书结构、阅读路线和章节关系。
• 02-术语索引.md：中英术语、概念辨析和易混词。
• 03-公式索引.md：重要公式、符号约定和推导入口。
• 04-Python实验索引.md：每章实验、数据集、包和复现状态。
• chXX-*.md：逐章笔记。
• 14-全书复盘.md：完成阅读后的综合回顾。
• assets/images/：按章节存放图片、截图和自制示意图。

每章笔记格式

每章笔记建议保持同一套骨架：

• 本章定位
• 阅读前问题
• 章节骨架
• 核心概念
• 公式与推导
• 图表与直觉
• Python 实验
• 习题与思考
• 与前后章节联系
• 待补充

图片管理约定

图片统一放在 assets/images/ 下，按章节拆分。例如第 3 章图片放在：

assets/images/ch03/

建议命名方式：

ch03-linear-regression-fit.png
ch03-residual-pattern.png
ch03-lab-advertising-output.png

原书图、自己重画的示意图、Python 实验截图都放在同一章目录中；如果是跨章节图，放在 assets/images/common/。