统计学习(R语言版)PDF

内容简介

本书介绍了统计学习的思想、方法和理论以及R语言应用，涵盖的内容包括:绪论、模型评价、线性回归模型、重抽样方法、判别分析、K近邻法、模型选择与正则化、非参数回归模型、logistic回归、决策树、支持向量机、主成分分析、聚类分析、前馈神经网络和卷积神经网络等.本书的主要特色是提供了大量翔实的应用案例，并使用R语言进行计算和数据可视化，对书中的统计学习方法和理论都给出了R语言程序和应用，并配有相当数量的习题可供练习.

本书取材新颖、阐述严谨、推导详尽、重点突出、深入浅出、富有启发性，便于教学与自学。

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