Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки. В дополнение к линейной регрессии описываются многие из наиболее значимых на сегодняшний день подходов в статистике и машинном обучении, включая методы повторной выборки, разреженные методы классификации и регрессии, обобщенные аддитивные модели, методы на основе деревьев, машины опорных векторов, глубокое обучение, анализ выживаемости или надежности, кластеризацию и множественную проверку гипотез. Повествование в книге обогащается примерами из реальной жизни.
