基于回歸觀點的統(tǒng)計學習（英文版 第3版）

　　這本統(tǒng)計學習的教材把關注點集中在給定一組預測變量并且在數據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。 與現代數據分析一致，它強調適當的統(tǒng)計學習數據分析以綜合方式依賴于健全的數據收集、智能數據管理、適當的統(tǒng)計程序和對結果的可理解的解釋。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的 R 代碼來說明關鍵概念和過程，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。

　　理查德·伯克（Richard A. Berk）現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)計協會和美國科學促進會的會士。