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 Lernmethoden verstehen und anwenden möchten. Das Buch bietet eine Einführung in die Konzepte und Techniken des statistischen Lernens, das ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse und des maschinellen Lernens ist. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter lineare Regression, Klassifikationsmethoden (wie logistische Regression), Resampling-Methoden (wie Kreuzvalidierung), lineare Modellselektion und Regularisierungstechniken (wie Lasso), nicht-lineare Modelle (wie Entscheidungsbäume), Support Vector Machines sowie unsupervised learning-Methoden wie Clustering. Ein besonderes Merkmal des Buches ist der praktische Fokus auf die Anwendung dieser Methoden mit der Programmiersprache R. Zahlreiche Beispiele und Übungen helfen den Lesern dabei, die theoretischen Konzepte zu verstehen und praktisch umzusetzen. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute aus den Bereichen Statistik, Data Science und verwandten Disziplinen.