一直受惠于论坛内的各位的分享。
现将本人收集的斯坦福大学的统计学习的课程免费分享给大家。
这套课程是Introduction to Statistical Learning的作者的课程，图书也一并奉上。
这是斯坦福大学的免费课程，因而我更不能收钱了。
大家觉得有必要也可以上斯坦福大学的MOOC网站注册之后就可以学习课程了。

先说一下我自己的看法，这本书极力避免深奥的公式推导和复杂的概念，对于我这种没有太多的数学基础的人是非常好的，书籍内容浅显易懂，却从浅显易懂的文字中看出几位作者大神级的功底，我个人很多时候都有醍醐灌顶之感，绝不是给他做广告。

这本书的中文版也出版了，有兴趣的同学网上自己找吧。
简单罗列一下课程大纲：
- 统计学习概念导论
- 统计学习与R语言
- 线性回归
- 分类学习
- 重抽样方法
- 线性模型的选择
- 非线性模型
- 基于树的方法
- 支持向量机
- 无监督学习


视频链接：
http://pan.baidu.com/s/1gdvuRdT
提取码：
ql29

原版电子书：(附件上传很慢，因此附上链接)
http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Fourth%20Printing.pdf