统计学习导论基于R应用
内容简介
统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集，是近期才发展起来的统计学的一个新领域。本书出自统计学习领域声名显赫的几位专家，结合R语言介绍了分析大数据必不可少的工具，提供一些重要的建模和预测技术，并借助丰富的实验来解释如何用R语言实现统计学习方法。论题包括线性回归、分类、重抽样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等，作者借助彩图和实际案例直观解释这些方法。为了读者更好地理解书中内容，每章后还配有丰富的概念性和应用性练习题。
书中内容与《The Elements of Statistical Learning》的大部分内容相同，但是本书起点低，弱化了数学推导的细节，更注重方法的应用，所以更适合作为入门教材。当然，这本《统计学习导论》不仅是优秀的“统计学习”或“机器学习”课程的教材，也是数据挖掘、数据分析等相关从业者不可或缺的参考书。
作者简介
Gareth James 斯坦福大学统计学博士毕业，师从Trevor Hastie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授，美国统计学会会士，数理统计协会终身会员，新西兰统计协会会员。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主编。
Daniela Witten 斯坦福大学统计学博士毕业，师从Robert Tibshirani。现为华盛顿大学生物统计学副教授，美国统计学会和国际数理统计协会会士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主编。
Trevor Hastie 美国统计学家和计算机科学家，斯坦福大学统计学教授，英国皇家统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了 R 中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。
Robert Tibshirani 斯坦福大学统计学教授，国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士，1996年COPSS总统奖得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗，两人合著《The Elements of Statistical Learning》，还合作讲授斯坦福大学的公开课《统计学习》。
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