O introducere în învățarea statistică: Cu aplicații în Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte, subliniind utilitatea sa în predarea statisticii, în special cu utilizarea Python. În timp ce mulți recenzenți au lăudat profunzimea conținutului și perspectivele practice, problemele legate de legarea slabă și controlul calității au stricat experiența pentru unii cititori. În plus, criticile au vizat secțiunea Python, pe care unii au considerat-o învechită și dependentă de pachete inutile.

⬤ Excelentă profunzime a conținutului privind statisticile, ceea ce îl face potrivit pentru auto-studiu.
⬤ Copertă cartonată de înaltă calitate cu vizualizări color (atunci când este primită în stare corespunzătoare).
⬤ Abordare practică cu exemple folosind Python, făcându-l ideal pentru știința datelor și analiză.
⬤ Material introductiv bun care evită matematica copleșitoare, atractiv pentru începători.
⬤ Resurse suplimentare de sprijin disponibile online.

⬤ Mai mulți recenzenți au primit exemplare ale cărții legate prost sau deteriorate.
⬤ Secțiunea Python a fost criticată pentru că este învechită, bazându-se mai degrabă pe un pachet ISLP incomod decât pe practici comune.
⬤ Unele exemplare au sosit în alb-negru, în ciuda așteptărilor de imprimare color, ceea ce a dus la confuzie și probleme de claritate vizuală.
⬤ Probleme de coerență a calității cu hârtia și legarea raportate de mai mulți utilizatori.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python

Conținutul cărții:

O introducere în învățarea statistică oferă o prezentare generală accesibilă a domeniului învățării statistice, un set de instrumente esențiale pentru înțelegerea seturilor de date vaste și complexe care au apărut în ultimii douăzeci de ani în domenii variind de la biologie la finanțe, marketing și astrofizică. Această carte prezintă unele dintre cele mai importante tehnici de modelare și predicție, împreună cu aplicații relevante.

Subiectele includ regresia liniară, clasificarea, metodele de reeșantionare, abordările de micșorare, metodele bazate pe arbori, mașinile vectoriale de sprijin, clusterizarea, învățarea profundă, analiza supraviețuirii, testele multiple și multe altele. Graficele color și exemplele din lumea reală sunt utilizate pentru a ilustra metodele prezentate. Această carte se adresează atât statisticienilor, cât și non-statisticienilor, care doresc să utilizeze tehnici de învățare statistică de ultimă oră pentru a-și analiza datele.

Patru dintre autori au fost coautori ai cărții An Introduction to Statistical Learning, With Applications in R (ISLR), care a devenit un element de bază al cursurilor universitare și postuniversitare din întreaga lume, precum și o carte de referință importantă pentru cercetătorii din domeniul datelor. Una dintre cheile succesului său a fost faptul că fiecare capitol conține un tutorial privind implementarea analizelor și metodelor prezentate în mediul de calcul științific R.

Cu toate acestea, în ultimii ani, Python a devenit un limbaj popular pentru știința datelor și a existat o cerere tot mai mare pentru o alternativă la ISLR bazată pe Python. Prin urmare, această carte (ISLP) acoperă aceleași materiale ca ISLR, dar cu laboratoare implementate în Python.

Aceste laboratoare vor fi utile atât pentru novicii Python, cât și pentru utilizatorii experimentați.