统计学习导论（基于 R 应用）
An Introduction To Statistical Learning With Applications In R
Gareth James · 初版 2013 年
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简介
An Introduction to Statistical Learning对统计学习领域进行了通俗易懂的概述；在过去二十年中，从生物学到金融学、市场营销再到天体物理学等各个领域涌现出海量而复杂的数据集，而统计学习正是理清这些数据集不可或缺的工具。本书介绍了诸多最重要的建模与预测技术，并结合了相关应用实例。探讨的主题包括线性回归、分类、重采样方法、收缩法、树模型方法、支持向量机、聚类等。全书辅以彩色图表和现实世
Hacker News 读者推荐
我非常喜欢 Daniela Witten、Gareth James、Robert Tibshirani 和 Trevor Hastie 合著的《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》。这是我见过的对于没有任何正规统计学训练的人来说，切入机器学习最简单易懂的书了。
ardivekar 在 HN 的推荐
有两本我还没看到有人提过的免费书，它们更多是从统计学视角出发的：* James、Witten、Hastie 和 Tibshirani 写的《An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R》http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ * Hastie、Tibshirani 和 Freedman 写的《Elements of Statistical Learning》（更进阶）http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/
grayclhn 在 HN 的推荐
它的姐妹篇也非常棒（而且对初学者友好得多）：《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》。这是我这辈子从头到尾读完的极少数几本教科书之一。
cjauvin 在 HN 的推荐
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 1461471370
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。