《统计学习导论：基于R应用（原书第2版）》PDF下载

本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用，涵盖以下主题：线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过图形和实例介绍如何实现 R 语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容，并对 R 代码进行了全面更新。本书旨在帮助科学、工业和其他领域的从业人员学习和应用这些统计学习技术。

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