机器学习入门的好帮手《An Introduction to Statistical Learning》，内容是实打实的干货，讲算法也讲怎么用 R 来跑例子，蛮接地气的。尤其对新手来说，配套代码不复杂，R 语言上手快，跑个逻辑回归、KNN 都直观。

内容涵盖了常见的监督学习和非监督学习，像是linear regression、classification tree、SVM都有讲，例子也比较实在，不是那种光讲原理不落地的书。你可以一边看书一边用 R 操作，理解就更深。

顺手推荐几个相关资源，像使用 R 语言入门机器学习这篇，对理解书中例子有；R 语言实战开发则更偏向项目实战；要是你想比较 Python 和 R 的用法，这篇对比文章也可以看看。

建议你用 RStudio 配合阅读，响应也快，代码高亮也舒服。R 的一些包比如caret、ISLR，记得先装好，不然例子跑不动哦。如果你是 R 初学者，统计学与 R 语言学习笔记也挺适合做预热的。