当前，机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科，需要深入地研究学习才能精通。

《机器学习与数据科学基于R的统计学习方法》试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目。为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，涉及数据连接、数据处理、探索性数据分析、监督机器学习、非监督机器学习和模 型评估。选用的是R统计环境，所有代码示例都是用R语言编写的，涉及众多流行的R包和数据集。

适合数据科学家、数据分析师、软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考。

学习参考：

《机器学习与数据科学基于R的统计学习方法》中文PDF，299页，带书签目录，文字可以复制。配套源代码。

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作者: Daniel D. Gutierrez 译者: 施翊 

原作名: Machine Learning and Data Science: An Introduction to Statistical Learning Methods with R

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