随着大数据时代的到来，统计学方法越来越受到人们的重视。而在众多统计学家中，李航无疑是一个备受推崇的人物。他所著《统计学习方法》一书更是成为了机器学习领域必读经典之一。

那么，究竟是什么让李航和他的《统计学习方法》如此备受赞誉呢？

首先，我们需要了解什么是“统计学”。简单来说，就是通过收集和整理数据，并运用数理逻辑进行分析和推断以达到预测、控制等目标的一门科学。

而在这个过程中，“模型”则扮演着至关重要的角色。模型可以被看作是对现实世界中某种事物或现象进行抽象后得到的数学表达式。通过建立合适的模型，并将其应用于现实世界中已知数据上进行测试和验证，我们便可以得出对未知情况下事件发生概率等问题做出准确预测或者判断。

然而，在建立模型时往往会遇到各种各样复杂的问题。比如说，数据噪声、样本不足、过拟合等等。这些问题都会导致模型无法准确地反映现实世界中的情况，从而影响统计学方法的应用效果。

而李航在《统计学习方法》一书中提出了一种基于“经验风险最小化”原则的“支持向量机”算法。该算法可以有效解决上述问题，并在模式识别、文本分类等领域得到了广泛应用。

此外，在书中还包含了许多其他经典算法和方法，如朴素贝叶斯算法、最大熵模型等。这些方法都有着各自独特的优势和适用范围，可以满足不同场景下对于数据分析和预测的需求。

总之，《统计学习方法》一书作为机器学习领域必读经典之一，其所呈现出来的理论体系和数学公式或许看起来有些晦涩难懂，但它所传达出来的思想却是非常深刻并值得我们去探究和思考。同时，在实际应用时也需要结合具体场景进行调整和优化。

因此，在今后大数据时代里，我们仍需要不断学习和探索，以更好地应用统计学方法来解决现实中的问题。