统计学习导论：R语言应用

"An Introduction to Statistical Learning with Applications in R" 是一本由 Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 合著的统计学习教材，该书由 Springer 出版，并属于 Springer Texts in Statistics 系列。这本书深入浅出地介绍了统计学习的基本概念和方法，并结合 R 语言提供了实际应用的示例。 书中涵盖了统计学习的核心主题，包括监督学习、无监督学习、模型选择和验证、线性模型、泊松回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络以及集成学习方法如 bagging 和 boosting。作者们通过实例和 R 代码，帮助读者理解并应用这些理论到实际数据分析中。 统计学习是一门涉及预测建模、模式识别和数据挖掘的学科，对于理解和处理大量数据至关重要。R 语言是一个强大的统计计算和图形制作工具，它拥有丰富的统计包，使得在 R 中实现各种统计学习算法变得容易。 本书适合统计学、机器学习、数据科学的学生和从业者阅读，无论他们是在学术界还是工业界工作。书中强调实践应用，旨在培养读者对统计学习理论的深刻理解，并能熟练运用 R 语言解决实际问题。 作者们都是统计学和数据科学领域的知名专家，他们在各自的机构——南加州大学、斯坦福大学和华盛顿大学的统计或生物统计系任职。这确保了书中内容的专业性和权威性。 值得注意的是，本书的出版遵循严格的版权规定，任何复制或使用其中内容的行为都必须得到 Springer 的许可。此外，尽管作者们尽力保证书中的信息准确无误，但仍然可能存在的错误或遗漏，出版商不承担任何法律责任。 "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R" 是一份宝贵的资源，它将理论与实践相结合，为读者提供了一个全面了解和掌握统计学习的平台，同时借助 R 语言增强了其实用性和可操作性。对于那些希望提升数据分析技能，特别是希望通过 R 进行统计建模的人来说，这本书是必不可少的参考书籍。