描述
《统计学习导论》(ISL) 是统计学习关键工具包的综合指南，对于驾驭各领域日益增长的数据收集规模和范围至关重要。本书对关键主题进行了广泛而易于理解的阐述，适合任何希望理解和利用当代数据分析工具的人。
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第一版 ISLR（R 语言应用）于 2013 年发布，第二版于 2021 年发布。认识到 Python 在数据科学中的重要性日益增加，Python 版 (ISLP) 于 2023 年出版。每个版本都旨在通过实践应用来巩固学习，每章末尾都附有实验。这些实验使用 R 或 Python 来演示章节概念，让读者获得实践经验。
本书系统地涵盖了统计学习中广泛的基础和高级主题。这些主题包括统计学习的介绍、回归技术、分类方法、重采样策略、线性模型选择和正则化，以及超越线性模型的内容。后续章节深入探讨了基于树的方法、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习和多重检验。这种结构化的方法确保了对统计学习领域的全面理解。
ISL 由统计学和生物医学数据科学领域的顶尖专家撰写，包括 Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Rob Tibshirani 和 Jonathan Taylor（Python 版）。ISL 是学生、研究人员和从业者的宝贵资源。R 和 Python 版本以及翻译版本的可用性，凸显了其全球影响力和相关性。本书是希望在数据分析和机器学习方法方面打下坚实基础的个人的理想选择，使他们能够有效地解释和利用其各自领域的数据。
- 类别其他 AI 工具
图书信息
涵盖回归和分类技术
探讨交叉验证等重采样方法
详细介绍线性模型选择和正则化
介绍基于树的方法和支持向量机
包含深度学习和生存分析章节
包含无监督学习和多重检验
提供 R 和 Python 实践实验
ISLR 第二版（R 语言）于 2021 年出版
ISLP 版（Python）于 2023 年出版
已翻译成多种语言
作者是统计学和数据科学领域的领军人物
适合的读者
- 数据分析基础
- 机器学习入门
- R 语言统计应用
- Python 数据科学应用
- 学术研究
- 职业发展
- 模型选择与正则化
- 无监督学习探索
