《统计学习导论：基于R应用》 Gareth James / Daniela Witten / Trevor Hastie 著 王星 译 pdf [51.10 MB]

《统计学习导论：基于R应用》是一本由Gareth James、Daniela Witten和Trevor Hastie共同撰写的教科书，中文翻译由王星完成。本书旨在为读者提供统计学习的基本概念和应用，尤其是如何在R编程语言中应用这些技术。

本书的内容覆盖了统计学习的各个方面，包括但不限于：

• 基本概念：介绍统计学习的基本原理和重要性，使读者理解数据分析的基础。
• 模型选择：讲解如何选择合适的统计模型以便更好地拟合数据。
• 回归分析：包括线性回归和广义线性模型的深入探讨。
• 分类方法：介绍多种分类技术，如逻辑回归、支持向量机和决策树等。
• 聚类分析：提供聚类方法的理论基础和实际应用。
• 交叉验证：讨论模型评估和验证的重要性。
• 高维数据分析：处理和分析高维数据的挑战和方法。

书中不仅提供了理论知识，还包括大量的R语言代码示例，帮助读者将理论应用于实际数据集。这种结合理论与实践的方式，能够有效提高读者的统计学习能力。

此外，本书的语言通俗易懂，适合统计学和数据科学的初学者以及希望深化知识的从业人员。通过系统的学习，读者能够掌握统计学习的核心概念，进而应用于实际的研究与工作中。

总之，《统计学习导论：基于R应用》是一本极具价值的学习资源，无论是学术研究还是实际应用，都能为读者提供有力的支持和指导。

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