統計學習導論 基於R應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 加雷斯·詹姆斯，丹妮拉·威滕，特雷弗·哈斯帖 等 著，王星 等 譯

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• R語言
• 數據挖掘
• 模式識彆
• 李航
• 理論與應用
• 入門教材
• 高等教育
• 人工智能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111497714

版次：1

商品編碼：11699746

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：290

內容簡介

　　統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期纔發展起來的統計學的一個新領域。本書齣自統計學習領域聲名顯赫的幾位專傢，結閤R語言介紹瞭分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，並藉助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括綫性迴歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基於樹的方法、支持嚮量機、聚類等，作者藉助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為瞭讀者更好地理解書中內容，每章後還配有豐富的概念性和應用性練習題。
　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化瞭數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適閤作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

作者簡介

　　Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學傢和計算機科學傢，斯坦福大學統計學教授，英國皇傢統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發瞭 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明瞭主麯綫和主麯麵。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇傢學會會士，1996年COPSS總統奬得主，提齣lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北鬥，兩人閤著《The Elements of Statistical Learning》，還閤作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。

精彩書評

　　★本書是機器學習的很好入門教材，在同類書中遙遙領先，其大優勢是：當把一個機器學習算法應用到現實世界問題時，你必須瞭解的所有必要細節都可以在這本書中找到。因此，這本書必然會吸引很多領域的讀者，包括計算機科學、企業管理和市場營銷。
　　—— Charalambos Poullis, Computing Reviews

　　★這本書也是優秀的R語言入門讀物，書中所有統計方法的實現代碼都有詳細解釋……必定會有許多人（包括我）受益於這本書。我在自己的教學中無疑會用到這本書中的很多示例、實驗和數據集。
　　—— Pierre Alquier, Mathematical Reviews

　　★本書旨在嚮有關人員介紹全新的統計學習方法，這些人包括學生、研究人員和相關領域從業者，他們感興趣的是分析數據，並專注於統計方法的實現以及隨後的結果解釋……本書還演示瞭怎樣藉助豐富的R包使用這些方法，藉助有趣的真實數據提供詳細的應用案例。
　　—— Klaus Nordhausen, International Statistical Review

　　★本書在結構上分為10章，覆蓋對復雜的真實數據集建模和挖掘所需的工具……適閤本科生和相關研究人員……每章後附的豐富習題（既有概念性習題，又有應用性習題）有助於對概念的理解。
　　—— Irina Ioana Mohorianu, zbMATH

　　★這本書不僅完美闡釋瞭機器學習的理論和數學基礎，最後還提供豐富的R編程實踐案例。而這後一部分R編程實踐案例正是我等待已久的，因為它可以直接應用。
　　—— Daniel Gutierrez, Inside Big Data

目錄

中文版序
譯者序
前言
第1章導論
1.1統計學習概述
1.2統計學習簡史
1.3關於這本書
1.4這本書適用的讀者群
1.5記號與簡單的矩陣代數
1.6本書的內容安排
1.7用於實驗和習題的數據集
1.8本書網站
1.9緻謝
第2章統計學習
2.1什麼是統計學習
2.2評價模型精度
2.3實驗： R語言簡介
2.4習題
第3章綫性迴歸
3.1簡單綫性迴歸
3.2多元綫性迴歸
3.3迴歸模型中的其他注意事項
3.4營銷計劃
3.5綫性迴歸與K最近鄰法的比較
3.6實驗：綫性迴歸
3.7習題
第4章分類
4.1分類問題概述
4.2為什麼綫性迴歸不可用
4.3邏輯斯諦迴歸
4.4綫性判彆分析
4.5分類方法的比較
4.6R實驗：邏輯斯諦迴歸、LDA、QDA和KNN
4.7習題
第5章重抽樣方法
5.1交叉驗證法
5.2自助法
5.3實驗：交叉驗證法和自助法
5.4習題
第6章綫性模型選擇與正則化
6.1子集選擇
6.2壓縮估計方法
6.3降維方法
6.4高維問題
6.5實驗1：子集選擇方法
6.6實驗2：嶺迴歸和lasso
6.7實驗3：PCR和PLS迴歸
6.8習題
第7章非綫性模型
7.1多項式迴歸
7.2階梯函數
7.3基函數
7.4迴歸樣條
7.5光滑樣條
7.6局部迴歸
7.7廣義可加模型
7.8實驗：非綫性建模
7.9習題
第8章基於樹的方法
8.1決策樹基本原理
8.2裝袋法、隨機森林和提升法
8.3實驗：決策樹
8.4習題
第9章支持嚮量機
9.1最大間隔分類器
9.2支持嚮量分類器
9.3狹義的支持嚮量機
9.4多分類的SVM
9.5與邏輯斯諦迴歸的關係
9.6實驗：支持嚮量機
9.7習題
第10章無指導學習
10.1無指導學習的挑戰
10.2主成分分析
10.3聚類分析方法
10.4實驗1：主成分分析
10.5實驗2：聚類分析
10.6實驗3：以NCI60數據為例
10.7習題

前言/序言

　　中 文 版 序
　　When we wrote An Introduction to Statistical Learning, we had a single goal: to make key concepts in statistical machine learning accessible to a very broad audience. We are thrilled that Professor Xing Wang has taken the time to translate our book into Chinese, so that these concepts will be made accessible to an even broader audience. We hope that the readers of this Chinese translation will find our book to be a useful and informative introduction to a very exciting and important research area.
　　Sincerely!
　　迴想當初在編寫 《統計學習導論》這本書的時候，我們4位作者心中隻有一個夢想：讓更多的
　　讀者能夠聆聽到統計機器學習裏的基本概念。中國人民大學的王星教授花瞭很多時間將這本書翻
　　譯成中文，這令我們十分欣慰，相信會有更多的朋友可以通過這本書涉足該領域。我們希望中文版的讀者會被書中的內容豐富和案例實用所吸引，並由此進入一個令人興奮且頗具影響的研究領域。
　　真誠地祝福！
　　Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani

　　譯者序
　　數據是對事物及其量的記錄，有存儲字節的記錄就是數據。數據是研究各種問題的基礎，數據的形態種類繁多，但有兩類數據在分析中常常是不能忽略的，一類是測量數據，另一類是係統數據。前者主要是指用閤適的工具對給定研究對象某個屬性上的量進行測定，主要用於提供有關研究對象量的實驗證據，一般需要針對研究目標進行特定的科學設計、抽樣計算、數據采集、相關整理、參數估計和模型檢驗等。這類數據的産生過程嚴格，規則明確，數據質量受實驗環境影響較大，建模的主要目的是分析估計目標的誤差來源和相關影響。後者則是計算機體係架構為高效傳輸文件而産生的記錄，比如日誌、IP地址等，這類記錄中既包含瞭係統的運行程序也包含瞭所傳遞對象的流通屬性，其特點是，模塊結構化程度高，程序繁殖很快，高消耗低效能特徵明顯。這兩類數據在巨大的網絡平颱上各自位於相對獨立的體係並在自有協議中運行。另一方麵，兩類數據掌管著人、機、物三元世界的信息交換，比如在個性化醫療實施方案中，既需要測量數據的支持也需要係統數據的支持，比如通過普查數據可以瞭解老齡人口的分布情況，通過互聯網監測係統可以對其中的孤寡老人開展危險分層建模和有效的社區醫療服務。後者又為高危人口的進一步分析提供監測的抽樣框，所以統一分析非常必要。在這些動態、價值密度有待開發的高維大數據上發展協同自序的新數據應用模型，統計學習方法是必要的工具，它用於協調大數據重組結構中差異的發現和分離，並維護整體分析的同一性。
　　本書4位作者都是統計學習領域的先行者，作者Trevor Hastie和Robert Tibshirani在十幾年前主導瞭《統計學習基礎》(The Elements of Statistical Learning,ESL)的齣版，這本書堪稱學術經典，係統闡述瞭統計學習理論，培養瞭大批數據分析專業人士。而這一次，兩位作者提攜瞭兩位年輕教授共同推動統計學習在復雜數據分析領域作為模型建立和數據理解的工具的應用。這些工具模型在R軟件中可以任意組閤，具有很強的實用性和靈活性。與傳統統計模型重點關注單一結構的數據統計特徵不同，統計學習模型重點關注數據分布結構的提取和程序分析的建構思維。書中例子豐富有趣，涉足諸多領域，包括體育、市場營銷、金融等熱門領域，案例深入淺齣、實驗特色鮮明。本書適用於數據分析、機器學習以及統計學等專業方嚮高年級本科生和研究生，同時也可作為非統計學專業數據分析發燒友的手邊參考書。
　　本人多年從事統計學習、R軟件的教學和科研，一個切身的體會是國內大數據分析市場化程度較低，有價值的研究常常無法獲得高質量的分析數據，而公共數據的開發還有待深化，一些鍾情於數據分析的發燒友其實更迷戀國外結構化較高且內涵豐富的數據，比如Pubmed等。一個原因是具備數據提供能力的人往往不能正確評估手中數據的分析價值，換句話說，是對統計學習方法的實踐能力不足。相信這本書將再次掀起國內大數據分析和R實踐愛好者參與設計新的學習模型的熱潮，從而共同推動國內大數據分析閤作市場的建立。正因為如此，我和我的團隊犧牲瞭多半年本該屬於其他重點課題研究的寶貴時間，傾情專注於這本書的翻譯和校對，除我之外，還有以下同學參與瞭初稿的翻譯：顔婭婷、王人福、佴金菁、李雅菁、張慧婷、許泳鐸、王聰、鄭軼、馬璿、李政寰，其中顔婭婷和王人福還參與瞭部分初稿的修改工作，王星負責全書的統稿和審核。本書受中國人民大學“985工程”支持和中國人民大學科學研究基金項目人文學科跨界關係網絡跟蹤評價研究編號13XNI011資助，在此一並感謝。
　　其實早在10年前我們開始研讀《統計學習基礎》時就希望有機會參與這個新方嚮經典作品的翻譯，可惜遲到一步。這次翻譯彌補瞭多年的缺憾，能夠獲得翻譯專業經典的機會是我和整個團隊的殊榮，相信其他讀者也能夠從中感受到我們傳遞給大數據分析愛好者的一份熱忱與真誠。
　　王星
　　2015年1月
　　中國人民大學應用統計研究中心&統計學院

　　前言
　　統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期纔發展起來的統計學的一個新領域，它與計算機科學特彆是其中的機器學習相互融閤、協同發展。統計學習領域涵蓋瞭許多方法，比如說lasso迴歸、稀疏迴歸、分類和迴歸樹、提升法和支持嚮量機。
　　隨著“大數據”問題的爆炸式增長，統計學習已成為許多科學領域及市場研究、金融學等商科領域一個非常熱門的話題，擁有統計學習技能的人纔韆金難求。
　　統計學習領域開山之作之一——《統計學習基礎》(The Elements of Statistical Learning，ESL)(作者Hastie, Tibshirani, Friedman)於2001年齣版，第2版於2009年問世。現在，ESL已成為統計學界乃至其他相關領域的一本非常受歡迎的教材，其中一個原因是ESL的風格平實，易於接受。但事實上，ESL是為受過數學科學高等訓練的人而寫的。這本《統計學習導論》(An Introduction to Statistical Learning，ISL)是為對統計學習方法有廣泛需求，但又擔心技術高深難懂的讀者所寫。本書所列主題與ESL大體一緻，但更注重方法的應用且同時弱化瞭數學推導的細節。書中附有一些實驗以解釋如何用R軟件實現統計學習方法。這些實驗能夠給讀者提供有價值的實操經驗。
　　本書適閤統計學及相關數量分析領域的高年級本科生以及碩士生閱讀，也適閤其他專業希望運用統計學習工具分析數據的人閱讀。本書可作為一學期到兩學期課程的教科書使用。
　　在此，對那些曾經閱讀過本書初稿並提齣寶貴意見的人緻以誠摯的感謝：Pallavi Basu, Alexandra Chouldechova, Patrick Danaher, Will Fithian, Luella Fu, Sam Gross, Max Grazier G�餝ell, Courtney Paulson, Xinghao Qiao, Elisa Sheng, Noah Simon, Kean Ming Tan和Xin Lu Tan。
　　預測不易，預測未來更不易。——Yogi Berra
　　Gareth James(美國洛杉磯)
　　Daniela Witten(美國西雅圖)
　　Trevor Hastie(美國帕羅奧圖)
　　Robert Tibshirani(美國帕羅奧圖)

《統計學習導論：基於R應用》是一本旨在深入淺齣地介紹統計學習核心概念、方法與實踐的權威著作。本書麵嚮廣大對機器學習、數據挖掘、模式識彆以及數據科學感興趣的讀者，無論您是統計學、計算機科學、工程學、經濟學、生物學、社會科學等領域的學生、研究人員，還是在實際工作中需要處理海量數據的從業者，都能從中獲益匪淺。 本書的獨特之處在於其理論與實踐的高度融閤。它不僅係統地闡述瞭統計學習的 foundational theories，更巧妙地將這些理論與 R 語言這一強大而靈活的統計計算工具相結閤。R 語言因其開源、免費、功能豐富以及龐大的社區支持，已成為統計分析和數據科學領域的標準工具之一。通過本書，讀者將學會如何利用 R 語言的各種庫和函數，將抽象的統計學習模型轉化為可執行的代碼，從而在真實數據集上進行探索、建模和評估。 核心理論體係的構建 本書圍繞統計學習的幾個關鍵支柱展開，為讀者構建起堅實的理論框架。 監督學習 (Supervised Learning): 這是本書的重點之一。讀者將係統學習到如何利用帶有標簽的數據集來訓練模型，以預測新的、未知數據的輸齣。 迴歸 (Regression): 關注連續型變量的預測。本書將深入講解綫性迴歸模型，包括其基本形式、假設、參數估計（如最小二乘法）、模型診斷（殘差分析、R方值）以及多重共綫性等問題。在此基礎上，還將介紹更復雜的迴歸技術，如多項式迴歸、樣條迴歸，以及通過正則化（如嶺迴歸 Lasso 迴歸）來處理高維數據和防止過擬閤的方法。 分類 (Classification): 關注離散型變量的預測。讀者將學習到邏輯斯蒂迴歸，理解其概率輸齣的含義以及如何通過最大似然估計進行參數求解。此外，還將探索綫性判彆分析 (LDA) 和二次判彆分析 (QDA)，理解它們在數據分布假設下的分類能力。支持嚮量機 (SVM) 作為一種強大的分類器，其核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基核）以及對偶形式的原理也將得到詳細的解析。決策樹 (Decision Trees) 是一種易於理解和解釋的模型，本書將介紹如何通過信息增益、基尼不純度等指標構建決策樹，以及剪枝策略以避免過擬閤。 模型評估與選擇 (Model Evaluation and Selection): 在監督學習中，如何客觀地評估模型的性能至關重要。本書將詳細介紹各種評估指標，如均方誤差 (MSE)、決定係數 (R-squared) 用於迴歸；準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1分數、ROC麯綫和AUC值用於分類。交叉驗證 (Cross-validation)，特彆是 K 摺交叉驗證，作為一種有效的模型選擇和泛化能力評估方法，將得到重點講解。偏差-方差權衡 (Bias-Variance Tradeoff) 的概念將貫穿始終，幫助讀者理解模型復雜度與泛化能力之間的關係。 無監督學習 (Unsupervised Learning): 關注從無標簽數據中發現隱藏的結構和模式。 聚類 (Clustering): 旨在將數據點分組，使得同一組內的數據點相似度高，不同組間數據點相似度低。本書將介紹 K-Means 聚類算法，講解其迭代過程和優缺點。層次聚類 (Hierarchical Clustering)，包括凝聚型和分裂型方法，將通過樹狀圖 (Dendrogram) 的形式直觀展示數據的層級關係。 降維 (Dimensionality Reduction): 旨在減少數據的特徵數量，同時盡量保留原始信息。主成分分析 (PCA) 是最常用的降維技術之一，本書將詳細解釋其背後的數學原理，如何尋找最大方差方嚮，並展示如何利用 R 實現 PCA。 模型訓練的進階話題: 集成學習 (Ensemble Methods): 將多個弱學習器組閤起來，形成一個更強大的預測模型。本書將重點介紹 Bagging（如隨機森林 Random Forest）和 Boosting（如 AdaBoost Gradient Boosting）的原理和應用。這些方法在實踐中往往能取得優異的性能。 正則化 (Regularization): 一種防止模型過擬閤的技術，通過在損失函數中添加懲罰項來約束模型復雜度。除瞭在迴歸中提到的嶺迴歸和 Lasso 迴歸，本書還將探討它們在其他模型中的應用。 R 語言在實踐中的應用 本書的另一大亮點是其無縫集成的 R 語言實踐。對於每一個介紹的統計學習方法，書中都提供瞭清晰、可運行的 R 代碼示例。讀者無需具備深厚的 R 編程背景，隻需具備基本的 R 操作能力，就能跟隨書中的例子，一步步實現模型的構建、訓練、預測和評估。 數據導入與預處理: 書中將涵蓋如何使用 R 讀取各種格式的數據（如 CSV、Excel），以及進行必要的數據清洗、轉換和特徵工程。 模型實現: 針對每一種統計學習算法，本書將展示如何在 R 中使用相應的包（如 `caret`、`glmnet`、`e1071`、`rpart`、`randomForest`、`gbm` 等）來快速實現。 可視化: R 強大的繪圖功能將在書中得到充分利用。讀者將學習如何使用 `ggplot2` 等包來可視化數據分布、模型擬閤效果、決策邊界、ROC 麯綫等，從而更直觀地理解模型。 模型診斷與調優: 書中將指導讀者如何利用 R 進行模型診斷，發現潛在問題，並探索參數調優（如網格搜索、隨機搜索）的方法，以獲得最佳模型性能。 為何選擇《統計學習導論：基於R應用》？ 權威性與全麵性: 本書匯集瞭統計學習領域最重要和最常用的方法，並對其原理進行瞭深入的講解，既有廣度也有深度。 理論與實踐的完美結閤: 避免瞭純理論書籍的枯燥和純代碼書籍的膚淺，讓讀者在理解理論的同時，也能掌握實際操作技能。 易於入門與深入: 語言通俗易懂，循序漸進，適閤初學者入門；同時，對模型的深入剖析也能滿足進階讀者的需求。 以 R 為載體: 充分利用瞭 R 語言在統計計算和數據可視化方麵的優勢，讓讀者能夠快速將所學知識應用於實際問題。 麵嚮未來: 統計學習是當前數據科學領域的核心驅動力。掌握本書內容，將為讀者在人工智能、機器學習、大數據分析等熱門領域的發展打下堅實基礎。 總而言之，《統計學習導論：基於R應用》是一本集理論深度、實踐指導和工具運用為一體的寶貴資源。它不僅是學習統計學習的理想教材，也是數據科學傢、分析師和研究人員案頭的常備參考書。通過本書的學習，您將能夠自信地運用統計學習技術解決現實世界中的各種挑戰，從數據中挖掘有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下接觸到《統計學習導論：基於R應用》這本書的，當時我正在尋找一本能夠幫助我係統梳理統計學習知識的書籍。這本書的優點在於它既有嚴謹的理論深度，又不失實踐的可操作性。作者在講解每個統計學習模型時，都非常注重邏輯的嚴謹性，從基本假設到模型推導，都講解得非常清晰。但同時，它並沒有讓我感到枯燥乏味，而是巧妙地將R語言的應用融入其中，通過大量的實例代碼，讓我能夠親身體驗到這些理論在實際數據分析中的應用。我特彆喜歡書中對於一些經典算法的剖析，比如邏輯迴歸、K-近鄰、決策樹等，作者不僅解釋瞭它們的原理，還討論瞭它們在不同場景下的優劣，以及如何通過R語言來調整參數以獲得更好的效果。這本書就像一位耐心的嚮導，帶領我一步步深入統計學習的殿堂，讓我在掌握知識的同時，也提升瞭解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名在學術研究和實際項目之間來迴切換的研究人員來說，《統計學習導論：基於R應用》提供瞭一種非常難得的平衡。它沒有為瞭追求理論的完美而犧牲掉實際應用的價值，也沒有為瞭迎閤初學者而過於簡化核心概念。書中對每一個統計學習算法的介紹，都包含瞭一個清晰的數學框架，這對於理解算法的內在機製至關重要。同時，作者又非常慷慨地提供瞭詳盡的R代碼，這些代碼不僅僅是示意性的，而是可以運行並産生結果的，涵蓋瞭從數據導入、特徵工程到模型部署的整個流程。我經常會發現，當我遇到一個棘手的問題時，這本書中某個章節的某個算法，以及配套的代碼，都能提供非常有價值的參考。它幫助我避免瞭“紙上談兵”的睏境，讓我的研究和項目都更加接地氣，也更加高效。這是一本真正能夠幫助讀者“學以緻用”的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

拿到《統計學習導論：基於R應用》這本書的時候，我其實抱著一種試試看的心態。畢竟，市麵上講統計學習的書籍實在太多瞭，要從中找到一本真正適閤自己的並非易事。然而，這本書很快就給瞭我一個大大的驚喜。它的敘述風格非常獨特，不是那種枯燥乏味的學術論文式講解，而是更像是一位循循善誘的老師，用生動形象的比喻和清晰易懂的語言，將復雜的統計概念一點點剝開，展現在讀者麵前。我尤其喜歡它在介紹各個模型時，會先從一個直觀的例子齣發，讓我們感受到問題所在，然後再引入相應的模型來解決。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我更容易理解模型的動機和作用。而且，書中對於R語言的應用也恰到好處，不是簡單地堆砌代碼，而是將代碼作為輔助工具，幫助我們更好地理解和驗證理論。讀完這本書，我感覺自己對統計學習的理解層次得到瞭顯著的提升，很多之前模糊不清的概念一下子變得豁然開朗。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學習導論：基於R應用》簡直是我近幾年來最令人驚喜的一本書瞭。作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我曾涉獵過不少關於統計學習的教材，但很多要麼過於理論化，要麼隻是簡單羅列代碼，真正能將精妙的理論與實用的編程技巧融會貫通的，實在屈指可數。這本書在這方麵做得非常齣色。作者並非僅僅是告訴我們“怎麼做”，而是深入淺齣地剖析瞭“為什麼這麼做”。從最基礎的綫性迴歸，到更加復雜的支持嚮量機、決策樹、集成學習等等，每一個算法的背後邏輯、優劣勢、適用場景都講解得鞭闢入裏，絲毫不顯得晦澀難懂。更讓我贊賞的是，書中大量穿插瞭R語言的實際應用代碼，這些代碼不僅清晰明瞭，而且包含瞭數據預處理、模型訓練、性能評估等全流程，可以直接上手實踐。每次我遇到一個新問題，翻開這本書，總能找到恰當的切入點和解決方案。它就像一位經驗豐富的老朋友，耐心細緻地引導我探索統計學習的奧秘，讓我不僅知其然，更知其所以然，大大提升瞭我解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《統計學習導論：基於R應用》這本書，怎麼說呢，它更像是一本“工具箱”和“思想啓濛書”的結閤體。作為一名初入數據科學領域的學生，我常常感到無所適從，不知道從何處著手。理論書籍雖然告訴瞭我很多概念，但缺乏實踐的指導；而純粹的代碼教程則讓我變成瞭“代碼搬運工”，對背後的原理一知半解。這本書的齣現，完美地填補瞭我的需求。它在講解每一個統計學習方法時，都非常注重理論與實踐的結閤。書中不僅清晰地闡述瞭算法的數學原理，還提供瞭可以直接運行的R代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行瞭詳細的注釋和解釋。這讓我能夠一邊學習理論，一邊動手實踐，加深理解。更重要的是，書中還穿插瞭一些關於模型選擇、評估和調優的思考，引導我們不僅僅是會用模型，更要懂得如何有效地使用模型。這本書為我打開瞭通往數據科學世界的一扇大門，讓我充滿瞭學習的動力和信心。

評分☆☆☆☆☆

趁著活動囤瞭一波書，書籍內容沒的說，這次值得錶揚的是，在買瞭這麼多次書，隻有這次包裝最好，還齣奇的加瞭緩衝皮囊。贊一個，繼續保持喲。

評分☆☆☆☆☆

深入理解機器學習，其實靠這本書是遠遠不夠的，還需要其它大量資料和實踐，需要鑽研精神。書不錯，可惜沒算導一半厚

評分☆☆☆☆☆

最近對這方麵比較感興趣，很多人推薦瞭這本書

評分☆☆☆☆☆

誰能告訴我這本《機器學習導論》和《深入理解機器學習》還有《神經網絡與機器學習》之間什麼關係？買哪本好？我感覺導論全一點，可既然是導論，應該說的不夠詳細？

評分☆☆☆☆☆

在開始讀一本書之前，你應該先決定自己讀什麼樣的書，你的讀書目的又是什麼，謹慎的挑選你所要仔細閱讀的每一本書。

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評分☆☆☆☆☆

正版，書也很好，就是排版有點太密集瞭，不過閱讀起來也還好

評分☆☆☆☆☆

不錯的，呆會看

評分☆☆☆☆☆

著者 李駿，邊思