Год выпуска: 2016 Автор: Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани Издательство: ДМК Пресс Страниц: 450 ISBN: 978-5-97060-293-5, 978-1-4614-7137-0
Описание
Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение - незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R - чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры.
