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内容简介：本书以革新传统教材的视角，系统性地融合经典统计学与前沿机器学习算法，强调回归与分类问题的同等重要性。本书突破传统教材偏重数学推导与线性回归的局限，深入探讨计算机时代兴起的机器学习算法在分类领域的卓越表现。内容以数据驱动为核心，摒弃对模型假设的过度依赖，倡导通过交叉验证等客观方法评估模型性能，并依据数据特性灵活选择最优解法。