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 grundlegende Konzepte und Techniken des statistischen Lernens behandelt. Es richtet sich an Leser mit begrenzten Vorkenntnissen in Statistik oder Programmierung und bietet eine Einführung in die Analyse komplexer Datensätze. Das Buch deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter lineare Regression, Klassifikationsmethoden wie logistische Regression und Diskriminanzanalyse, Resampling-Methoden, Modellwahl und Regularisierungstechniken wie Ridge- und Lasso-Regression. Darüber hinaus werden nichtlineare Modelle wie Entscheidungsbäume sowie fortgeschrittenere Methoden wie Support Vector Machines (SVM) und Clustering behandelt. Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Anwendung dieser Techniken mithilfe der Programmiersprache R. Jedes Kapitel enthält Beispiele aus der Praxis sowie Übungsaufgaben zur Vertiefung des Gelernten. Das Buch legt Wert darauf, die Intuition hinter den Methoden zu vermitteln und Lesern zu helfen, fundierte Entscheidungen bei der Analyse von Daten zu treffen.