《统计学习导论(R语言)》这本书是一本介绍统计学习的著作,作者是Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani。这本书被收入Springer Texts in Statistics系列,并由多位统计学领域的专家编辑。书中不仅涵盖了统计学习的基础理论,还特别强调了这些理论在R语言环境中的实际应用。 根据给出的文件内容,可以提取以下知识点: 1. 统计学习基础:统计学习是应用统计方法对数据进行分析,以发现数据中的规律性,从而预测或做出决策的科学。它包括描述性统计、推断性统计、概率论和一些高级数据分析技术,如回归分析、分类、聚类等。 2. R语言应用:R是一种用于统计计算和图形表现的编程语言和软件环境。它广泛应用于数据分析、统计建模和机器学习等领域。R语言的特点在于拥有大量专门的统计软件包和社区支持,使得统计分析和数据处理工作变得更加高效和直观。 3. 统计学习与机器学习的关系:统计学习与机器学习有交叉之处,它们都涉及从数据中学习。统计学习强调的是对数据的推断能力、假设检验以及模型的有效性评估等,而机器学习则更偏重于算法的性能和预测能力。二者在很多领域有共同的应用,R语言为这些应用提供了一个便捷的平台。 4. 书中的作者介绍:Gareth James是南加州大学信息与运营管理系的教授,Daniela Witten在华盛顿大学生物统计系任职,Trevor Hastie和Robert Tibshirani都在斯坦福大学统计系工作。这四位作者均在统计学习领域有所建树,他们共同撰写的作品代表了该领域的高水平研究和教学成果。 5. 版权信息:该书受到版权保护,未经出版商许可,禁止复制或在没有明确许可的情况下进行翻译、再版、广播、改编等使用。但是,为了学术评论、研究或教学目的,允许对作品进行简短摘录。此外,书籍的ISBN编号为978-1-4614-7137-0,电子版的ISBN编号为978-1-4614-7138-7,表明该书同时提供了纸质版和电子版。 6. 出版信息:这本书的出版商是Springer Science+Business Media,它是在纽约、海德堡、多特雷赫特和伦敦的Springer出版社出版的。书籍的图书馆控制编号为***,于2013年首次出版,并在2015年进行了第六次印刷。 7. 系列丛书信息:本书是Springer Texts in Statistics系列书籍的一部分,该系列由G. Casella、S. Fienberg和I. Olkin三位专家编辑。系列旨在出版统计学领域的高质量著作,涵盖广泛的统计主题。 通过这份文件内容,可以看出这本书在统计学和机器学习领域的重要性和专业性,它的出版和应用对于该领域的学者和从业者都具有重要的意义。同时,版权信息的详细说明也表明了出版方对于知识产权保护的重视。





























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