An+Introduction+to+Statistic+Learning+with+Application+in+R

《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》是一本经典的统计学习入门教材，它介绍了统计学习的基本概念、方法和应用，并使用R语言进行实践。该书由Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani合著，适合初学者和对统计学习感兴趣的读者。

该书主要内容包括：
1. 统计学习的基本概念和方法：介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习等基本概念，并介绍了线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常用的统计学习方法。
2. 模型评估和选择：介绍了交叉验证、偏差-方差权衡等模型评估和选择的方法。
3. 线性方法：详细介绍了线性回归、岭回归、lasso回归等线性方法，并讨论了它们的优缺点和应用。
4. 非线性方法：介绍了多项式回归、样条方法、非参数回归等非线性方法。
5. 分类方法：介绍了逻辑回归、线性判别分析、K近邻等分类方法，并讨论了它们的应用。
6. 非线性分类方法：介绍了决策树、随机森林、支持向量机等非线性分类方法。
7. 聚类方法：介绍了K均值聚类、层次聚类等常用的聚类方法。
8. 维度约简：介绍了主成分分析和因子分析等维度约简方法。
9. 强化学习：简要介绍了强化学习的基本概念和方法。