統計學習理論與方法：R語言版
左飛
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左飛
本書從統計學觀點出發，以數理統計爲基礎，全面系統地介紹了統計機器學習的主要方法。內容涉及迴歸（線性迴歸、多項式迴歸、非線性迴歸、嶺迴歸，以及LASSO等）、分類（感知機、邏輯迴歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、人工神經網絡等）、聚類（K均值、EM算法、密度聚類等）、蒙特卡洛採樣（拒絕採樣、自適應拒絕採樣、重要性採樣、吉布斯採樣和馬爾科夫鏈蒙特卡洛等）、降維與流形學習（SVD、PCA和MDS等），以及概率圖模型基礎等話題。此外，爲方便讀者自學，本書還扼要地介紹了機器學習中所必備的數學知識（包括概率論與數理統計、凸優化及泛函分析基礎等）。
如果我們要以交易爲生，我們離不開兩門科學和一項技能，一門是數學，確切的說是統計學；另外一門是心理學；如果我們要面向未來，我們還必須學會一門一項技能，那就是計算機編程，目前來說，面對統計學最強大的語言就是R語言。我無法想象在當今的時代，如果不靠計算機輔助，我們如何回測自己的交易策略和如何自動化執行我們的交易策略。 這本書是關於統計學和R語言的書，書很淺顯易懂。適合任何想在金融交易領域深耕的參與者。 當然了，統計學和編程只是實現成功交易的工具，而比這個工具更重要的是對交易的信念。
強烈推薦！尤其適合準備面試！
這本書介紹了概率統計和常見的機器學習算法，雖然書名說是R語言版，但全文涉及的R語言代碼很少，而且實踐應用也很少，本書似乎默認你對R語言很熟。更爲重要的是，介紹機器學習算法中使用大量的數學公式來推演，而且涉及的前置數學知識儲備要求不低。整體看下來，不適合一般性閱讀，算法工程師入門可大略地翻一翻
爲什麼所有統計學的書都只羅列原理和代碼，而述而不論啊
可以當教科書來用，雖然內容上沒有李航那本統計學習方法多但是很適合初學者上手。書裏面還有'R代碼示例