基于回歸觀點的統(tǒng)計學習（英文版 第3版）

　　這本統(tǒng)計學習的教材把關(guān)注點集中在給定一組預測變量并且在數(shù)據(jù)分析開始之前缺乏可以指定的可靠模型時的響應變量的條件分布上。 與現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析一致，它強調(diào)適當?shù)慕y(tǒng)計學習數(shù)據(jù)分析以綜合方式依賴于健全的數(shù)據(jù)收集、智能數(shù)據(jù)管理、適當?shù)慕y(tǒng)計程序和對結(jié)果的可理解的解釋。監(jiān)督學習可被統(tǒng)一視為回歸分析的一種形式。 通過大量實際應用及其相關(guān)的 R 代碼來說明關(guān)鍵概念和過程，著眼于實際意義。 計算機科學和統(tǒng)計學的日益融合在這本教材中得到了很好的體現(xiàn)。

　　理查德·伯克（Richard A. Berk）現(xiàn)在是賓夕法尼亞大學統(tǒng)計系教授，加州大學洛杉磯分校統(tǒng)計學杰出榮休教授。他研究領(lǐng)域廣泛，在社會科學和自然科學均有很深的造詣。他是美國統(tǒng)計協(xié)會和美國科學促進會的會士。