本書介紹了統(tǒng)計學習的思想、方法和理論，以及R語言應用，涵蓋統(tǒng)計學習的內(nèi)容包括：緒論、模型評價、線性回歸模型、重抽樣方法、判別分析、K近鄰法、模型選擇與正則化、非參數(shù)回歸模型、logistic回歸、決策樹、支持向量機、主成分分析、聚類分析、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。本書的主要特色是提供了大量翔實的應用案例，并使用R語言進行計算和數(shù)據(jù)可視化，對書中的統(tǒng)計學習方法和理論都給出了R語言程序和應用，并配有相當數(shù)量的習題可供練習。本書取材新穎、闡述嚴謹、推導詳盡、重點突出、深入淺出、富有啟發(fā)性，便于教學與自學。