Ця книжка пропонує чітке та прикладне викладення основ статистичного навчання — ключового інструменту для роботи з великими та складними даними в різних галузях: від біології і фінансів до маркетингу й астрофізики. Вона охоплює основні методи машинного навчання, зокрема регресію, класифікацію, методи повторної вибірки, підходи до зменшення розмірності, деревоподібні моделі, методи опорних векторів, кластеризацію та глибоке навчання. Матеріал пояснено на реальних прикладах і наочних графіках, що допомагає краще зрозуміти застосування різних підходів. Також у кожному розділі наведено рекомендації для реалізації методів мовою R — популярним інструментом статистичного аналізу з відкритим кодом.

Книжка орієнтована на практиків у науці, бізнесі та індустрії, які прагнуть ефективно застосовувати сучасні методи аналізу даних.