统计学习概论

下载由Trevor Hastie和Rob Tibishani提供的图书PDF(更正后的第7版)统计学习MOOC，涵盖整个ISL图书。以自定进度模式随时启动。

这本书介绍了统计学习方法。这本书面向非数学科学领域的本科生、硕士生和博士生。该书还包含一些R实验室，详细解释了如何在现实生活环境中实施各种方法，对于实践数据科学家来说，应该是一个有价值的资源。

Hastie和Tibshiani的统计学习MOOC的幻灯片和视频可以在这里分别获得。这里可以下载与阿巴斯·谢里夫的这本书相关的幻灯片和视频教程。

詹姆斯、威腾、哈斯蒂和提布希拉尼的“统计学习导论”是一本统计学习手册。灵感来自统计学习的要素(哈斯蒂，提布希拉尼和弗里德曼)，这本书提供了明确和直观的指导，如何实施尖端的统计和机器学习方法。ISL使广大受众可以接触到现代方法，而不需要统计学或计算机科学的背景。作者对可用的方法以及何时使用这些方法给出了精确的、实用的解释，包括显式的R代码。任何想要智能分析复杂数据的人都应该拥有这本书。芝加哥商业大学统计系和机器学习系教授拉里·沃瑟曼(Larry Wasserman)对此进行了研究。

作为通过机器学习介绍数据科学的教科书，ISLR有很多值得喜欢的地方。它是彻底的，生动的，写在适合本科生和非专家使用的水平。书中充满了有趣的例子，展示了现代预测机器学习算法在各种环境下是如何工作(和不工作)的。"；马修·里奇，“美国数学月刊”，第123卷，第7期(2016年8月至9月)。

"；我只是想感谢你们所有人，感谢你们作为作者贡献了一本教科书“统计学习导论”。作为一名大学三年级学生，这是我迄今为止使用过的最好的教科书，我所有的其他同学都有同样的感受。我的一位朋友今年春天从数学和数据分析专业毕业，他愤怒地哭着说，没有其他教科书能达到这本教科书的质量。你们和你们的团队已经把我课程中最技术性的科目之一变成了一门可以理解、甚至很享受的课程。我想感谢你们作为作者贡献的这本教科书。你们和你们的团队已经把我课程中最具技术性的科目之一变成了一本可以理解甚至享受的教科书。我的一位朋友今年春天毕业于数学和数据分析专业。而每一个人物都被完美地选择来清楚地说明困难的想法。这是我唯一真正喜欢读的教科书，我只想感谢你和所有其他贡献者为它的制作付出的时间和努力。"；俄亥俄州立大学三年级的康奈尔·布莱克(Cornell Blake)。

作为一名前数据科学家，我最常被问到的问题就是“学习统计学的最佳方式是什么？”我总是给出相同的答案：阅读“统计学习导论”。然后，如果你读完了并想要更多，请阅读“统计学习的要素”(Elements Of Statistics Learning)。这两本书是由斯坦福大学、华盛顿大学和南加州大学的统计学教授撰写的，是我找到的关于如何利用现代技术进行统计的最直观和最相关的书籍。丹·科普夫(Dan Kopf)，Quartz记者。这里有完整的评论。

线性回归？我去年已经报道过了。当我们开始支持向量机时，请叫醒我！