Boken 'Statistical Learning with Math and R' fremhever at den mest avgjørende ferdigheten innen maskinlæring og datavitenskap er evnen til å forstå matematisk logikk, snarere enn bare å samle kunnskap og erfaring. Gjennom en grundig tilnærming utforsker denne læreboken essensen av maskinlæring og datavitenskap ved å adressere matematiske problemstillinger og utvikle R-programmer. Innledningskapitlet gir en kortfattet introduksjon til lineær algebra, noe som gir nybegynnere et solid grunnlag for å fordype seg i de påfølgende hovedkapitlene. Hver av de påfølgende kapitlene presenterer sentrale emner innen statistisk læring som lineær regresjon, klassifisering, omprøving, informasjonskriterier, regulering, ikke-lineær regresjon, beslutningstrær, støttemaskiner og ikke-overvåket læring. Hvert kapittel formulerer og løser maskinlæringsproblemer matematisk, samtidig som det bygger nødvendige programmer. Hovedinnholdet i kapitlene inkluderer bevis og programmer i et tillegg, samt oppgaver på slutten av hvert kapittel. Boken er nøye organisert for å gi løsninger på oppgavene, noe som gjør den til en verdifull ressurs for studenter og fagpersoner som ønsker å mestre feltet.
