《统计学习导论：应用R语言》是由Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani共同编写的一本关于统计学习领域的入门教材。本书对统计学习领域进行了概述，并提供了一套基本工具，以便人们理解和分析在过去二十年里从生物学、金融、市场和天体物理学等领域涌现出来的巨大且复杂的数据集。
本书涵盖了若干重要的建模和预测技术，并且介绍了它们的相关应用。内容包括线性回归、分类、重采样方法、压缩方法（shrinkage approaches）、基于树的方法、支持向量机、聚类等。为了说明所介绍的方法，书中使用了彩色图形和现实世界的例子。
《统计学习导论》的目标受众是那些希望使用现代统计学习技术来分析数据的统计学家和非统计学家，包括科学研究、工业界以及其他领域中的从业者。本书的目的是促进统计学习技术在实践中的应用，因此每一章都包含了如何在R语言中实现分析和方法的教程。
R语言是一个非常流行的开源统计软件平台，它为本书的实践应用提供了便利。值得一提的是，本书的两位作者之前共同撰写了《统计学习的要素》（The Elements of Statistical Learning，2009年第二版），这本书是统计和机器学习研究者中的一本流行参考书。而《统计学习导论》在内容上覆盖了《统计学习的要素》的许多主题，但是其难度更易于更广泛的读者群接受。本书预设读者只修过线性回归的课程，而无需矩阵代数的知识。
Gareth James是南加州大学统计学教授，在统计学习领域拥有大量方法论工作，尤其关注高维和功能性数据。本书的概念框架就是基于他在这方面的MBA选修课程而形成的。Daniela Witten是华盛顿大学生物统计学助理教授，其研究工作主要集中在高维数据分析上。
书中所介绍的统计学习技术对于希望利用数据进行预测和洞察的从业者来说是非常重要的工具。它不仅提供了一个对统计学习领域的全面概览，而且通过丰富的实例和教程，使得读者能够亲自动手实践，加深理解和掌握这些技术的应用。
本书的结构安排，确保了从基础概念到高级应用的逐步深入，使读者能够建立对统计学习技术的整体认识，并理解它们在各种不同领域的实际应用。对那些寻求在自己的专业领域内应用数据科学的读者来说，本书无疑是一个宝贵的资源。
《统计学习导论：应用R语言》是一本对于统计学习技术的入门和进阶学习者都非常有价值的书籍。它不仅为读者提供了丰富的理论知识，而且通过实例和练习，为读者实际应用这些知识提供了一个平台，是一本融合了理论和实践的统计学习领域的优秀教材。
