An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)

"An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R" von Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich an Leser richtet, die statistische Lerntechniken und deren Anwendungen verstehen möchten. Das Buch bietet eine Einführung in wichtige Konzepte des maschinellen Lernens und der Statistik, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt. Es behandelt Themen wie lineare Regression, Klassifikationsmethoden, Resampling-Methoden, Modellbewertung und -auswahl sowie nicht-lineare Modelle. Darüber hinaus werden fortgeschrittenere Techniken wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Clustering erläutert. Jedes Kapitel enthält praktische Beispiele und Übungen mit dem Fokus auf die Umsetzung in R, einer weit verbreiteten Programmiersprache für statistische Analysen. Das Buch ist sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet und wird häufig als Lehrmaterial in Universitätskursen verwendet. Es verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Fähigkeiten zur Analyse realer Datensätze.