《统计学习方法》是一本经典的机器学习教材，由李航教授编著。这本书系统地介绍了统计学习的基本概念、方法和应用。以下是该书涵盖的主要内容：

1. 统计学习方法概论：介绍统计学习的基本概念、范式和主要任务，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

2. 模型评估与选择：介绍模型评估的准则，如经验风险最小化、结构风险最小化等，以及交叉验证等方法。

3. 线性模型：包括线性回归、逻辑回归等线性模型的原理、方法和应用。

4. 支持向量机：介绍支持向量机的原理、核方法以及软间隔最大化等内容。

5. 决策树：介绍决策树的生成、剪枝以及集成学习中的随机森林、Adaboost等内容。

6. 神经网络：介绍神经网络的基本结构、反向传播算法以及深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等内容。

7. 聚类方法：介绍聚类方法的原理和常用算法，如K均值聚类、层次聚类等。

《统计学习方法》这本书系统地介绍了统计学习的基本理论和方法，适合作为机器学习领域的入门教材，对于想深入了解机器学习的同学来说是一本不可多得的好书。