Tehnici statistice multivariate moderne: Regresie, clasificare și învățare multiplă

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o abordare modernă și cuprinzătoare a analizei multivariate, discutând o varietate de tehnici și metode cu accent pe aplicații practice și probleme contemporane în statistică. Cartea include numeroase exemple și este atractivă din punct de vedere vizual, ceea ce o face o referință utilă pentru studenții absolvenți și profesioniști. Cu toate acestea, profunzimea sa poate fi o provocare pentru începători și poate lipsi o acoperire aprofundată asupra anumitor metode bayesiene.

⬤ Oferă o perspectivă nouă asupra analizei multivariate și explorării datelor.
⬤ Acoperă o gamă largă de tehnici moderne, inclusiv metode neparametrice, învățare automată și algoritmi de clasificare.
⬤ Include numeroase exemple din lumea reală și grafice color care sporesc înțelegerea.
⬤ Bine structurată ca o referință cuprinzătoare pentru studenți și profesioniști.
⬤ Rigurozitate academică cu o bibliografie și exerciții ample.

⬤ Poate să nu fie potrivită pentru începători sau pentru cei care nu sunt deja familiarizați cu materialul.
⬤ Lipsă de o discuție aprofundată a metodelor bayesiene.
⬤ Unele capitole, precum cel referitor la algebra matricială, pot întrerupe fluxul și intimida cititorii mai puțin încrezători.
⬤ Considerat o referință dificilă pentru cei care învață pentru prima dată, comparativ cu textele mai introductive.

(pe baza a 12 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Modern Multivariate Statistical Techniques: Regression, Classification, and Manifold Learning

Conținutul cărții:

Progresele remarcabile în domeniul calculării și stocării datelor, precum și disponibilitatea imediată a unor seturi uriașe de date au reprezentat cheia dezvoltării noilor discipline de extragere a datelor și învățare automată, în timp ce succesul enorm al Proiectului Genomului Uman a deschis domeniul bioinformaticii.

Aceste evoluții interesante, care au condus la introducerea multor instrumente statistice inovatoare pentru analiza datelor înalt-dimensionale, sunt descrise aici în detaliu. Autorul adoptă o perspectivă largă; pentru prima dată într-o carte despre analiza multivariată, metodele neliniare sunt discutate în detaliu, precum și metodele liniare. Tehnicile abordate variază de la metodele multivariate tradiționale, cum ar fi regresia multiplă, componentele principale, variantele canonice, analiza discriminantă liniară, analiza factorială, gruparea, scalarea multidimensională și analiza corespondenței, până la metodele mai noi de estimare a densității, urmărirea proiecției, rețelele neuronale, regresia multivariată cu rang redus, învățarea neliniară a mulțimilor, bagging, boosting, pădurile aleatoare, analiza componentelor independente, mașinile vectoriale de suport și arborii de clasificare și regresie. O altă caracteristică unică a acestei cărți este discutarea sistemelor de gestionare a bazelor de date.

Această carte se adresează studenților universitari avansați, studenților absolvenți și cercetătorilor în statistică, informatică, inteligență artificială, psihologie, științe cognitive, afaceri, medicină, bioinformatică și inginerie. Este necesară familiarizarea cu calculul multivariabil, algebra liniară, probabilitatea și statistica. Cartea prezintă un amestec atent integrat de teorie și aplicații și de tehnici statistice multivariate clasice și moderne, inclusiv metode bayesiene. Există peste 60 de seturi de date interesante folosite ca exemple în carte, peste 200 de exerciții și multe ilustrații și fotografii color.