《基于R应用的统计学丛书·应用回归及分类:基于R》包括的内容有：经典线性回归、广义线性模型、纵向数据（分层模型），机器学习回归方法（决策树、bagging、随机森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法）、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法（决策树、bagging、随机森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法）。其中，纵向数据（分层模型）及生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用，所有其他的内容都应该在教学中涉及，可以简化甚至忽略的内容为一些数学推导和某些不那么优秀的模型，不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念。
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