O abordare computațională a învățării statistice

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

A Computational Approach to Statistical Learning

Conținutul cărții:

A Computational Approach to Statistical Learning oferă o nouă introducere în modelarea predictivă, concentrându-se pe motivațiile algoritmice și numerice din spatele metodelor statistice populare. Textul conține cod adnotat la peste 80 de funcții de referință originale. Aceste funcții oferă implementări de lucru minime ale algoritmilor comuni de învățare statistică. Fiecare capitol se încheie cu o aplicație complet elaborată care ilustrează sarcinile de modelare predictivă utilizând un set de date din lumea reală.

Textul începe cu o analiză detaliată a modelelor liniare și a celor mai mici pătrate obișnuite. Capitolele următoare explorează extensii precum regresia ridge, modelele liniare generalizate și modelele aditive. A doua jumătate se concentrează pe utilizarea algoritmilor cu scop general pentru optimizarea convexă și aplicarea lor la sarcini în învățarea statistică. Modelele acoperite includ rețeaua elastică, rețelele neuronale dense, rețelele neuronale convoluționale (CNN) și clusteringul spectral. O temă unificatoare în întregul text este utilizarea teoriei optimizării în descrierea modelelor predictive, cu un accent deosebit pe descompunerea valorii singulare (SVD). Prin intermediul acestei teme, abordarea computațională motivează și clarifică relațiile dintre diferitele modele predictive.

Taylor Arnold este profesor asistent de statistică la Universitatea din Richmond. Activitatea sa la intersecția viziunii computerizate, a procesării limbajului natural și a științelor umaniste digitale a fost susținută de mai multe subvenții din partea National Endowment for the Humanities (NEH) și a American Council of Learned Societies (ACLS). Prima sa carte, Humanities Data in R, a fost publicată în 2015.

Michael Kane este profesor asistent de biostatistică la Universitatea Yale. A primit subvenții de la National Institutes of Health (NIH), DARPA și Fundația Bill și Melinda Gates. Pachetul său R bigmemory a câștigat premiul Chamber's pentru software statistic în 2010.

Bryan Lewis este matematician aplicat și autor al multor pachete R populare, inclusiv irlba, doRedis și threejs.