O introducere în învățarea statistică: Cu aplicații în R

Recenzii ale cititorilor

Cartea este considerată pe scară largă drept o introducere cuprinzătoare și accesibilă în învățarea statistică, oferind aplicații practice și explicații clare. Conținutul său este bine structurat atât pentru începători, cât și pentru avansați, ceea ce o face o resursă valoroasă pentru cercetătorii de date și statisticieni. Cu toate acestea, unii utilizatori au remarcat uneori probleme legate de calitatea legării și au considerat că anumite discuții lipseau sau că textul putea fi prea dens pe alocuri.

Conținut accesibil potrivit pentru un public larg, explicații clare ale conceptelor cheie, aplicații practice cu exemple de cod în R și Python, include capitole actualizate, tipărire de bună calitate, scrieri captivante ale unor autori renumiți, versiune online gratuită disponibilă și un echilibru bun între teorie și practică.

Au fost raportate probleme legate de calitatea legării cărții, unele concepte ar putea fi copleșitoare pentru începătorii compleți, lipsesc anumite discuții, cum ar fi R pătrat ajustat, iar unele recenzii menționează o tendință spre text excesiv cu reprezentare grafică insuficientă.

(pe baza a 48 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R

Conținutul cărții:

An Introduction to Statistical Learning oferă o prezentare generală accesibilă a domeniului învățării statistice, un set de instrumente esențiale pentru a înțelege seturile de date vaste și complexe care au apărut în ultimii douăzeci de ani în domenii variate, de la biologie la finanțe, de la marketing la 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, testarea multiplă și multe altele. Graficele color și exemplele din lumea reală sunt utilizate pentru a ilustra metodele prezentate. Deoarece scopul acestui manual este de a facilita utilizarea acestor tehnici de învățare statistică de către practicienii din știință, industrie și alte domenii, fiecare capitol conține un tutorial privind implementarea analizelor și metodelor prezentate în R, o platformă software statistică open source extrem de populară.

Doi dintre autori au scris împreună The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani și Friedman, ediția a 2-a, 2009), o carte de referință populară pentru cercetătorii din domeniul statisticii și al învățării automate. An Introduction to Statistical Learning acoperă multe dintre aceleași subiecte, dar la un nivel accesibil unui public mult mai larg. 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. Textul presupune doar un curs anterior de regresie liniară și nici cunoștințe de algebră matricială.

Această a doua ediție prezintă noi capitole despre învățarea profundă, analiza supraviețuirii și testarea multiplă, precum și tratamente extinse ale na ve Bayes, modele liniare generalizate, arbori de regresie aditivi Bayesian și completarea matricei. Codul R a fost actualizat pe tot parcursul pentru a asigura compatibilitatea.