經典統計理論和機器學習方法為數據挖掘提供了必要的分析技術。本書繫統地介紹統計分析和機器學習領域中很為重要和流行的多種技術及其基本原理，在詳解有關算法的基礎上，結合大量R語言實例演示了這些理論在實踐中的使用方法。具體內容被分成三個部分，即R語言編程基礎、基於統計的數據分析方法以及機器學習理論。統計分析與機器學習部分又具體介紹了參數估計、假設檢驗、極大似然估計、非參數檢驗方法（包括列聯分析、符號檢驗、符號秩檢驗等）、方差分析、線性回歸（包括嶺回歸和Lasso方法）、邏輯回歸、支持向量機、聚類分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神經網絡等內容。同時，統計理論的介紹也為深化讀者對於後續機器學習部分的理解提供了很大助益。知識結構和閱讀進度的安排上既兼顧了循序漸進的學習規律，亦統籌考慮了夯實基礎的必要性。本書內容與實際應用結合緊密，又力求突出深入淺出、繫統翔實之特色，對算法原理的解釋更是細致入微。
