Úvod do štatistického učenia: S aplikáciami v jazyku R

Recenzie čitateľov

Kniha je všeobecne považovaná za komplexný a prístupný úvod do štatistického učenia, ktorý ponúka praktické aplikácie a jasné vysvetlenia. Jej obsah je dobre štruktúrovaný pre začiatočníkov aj pokročilých, čo z nej robí cenný zdroj informácií pre dátových vedcov a štatistikov. Niektorí používatelia však občas zaznamenali problémy s kvalitou väzby a mali pocit, že niektoré diskusie chýbajú alebo že text môže byť miestami príliš hutný.

Prístupný obsah vhodný pre široké publikum, jasné vysvetlenie kľúčových pojmov, praktické aplikácie s ukážkovým kódom v jazykoch R a Python, obsahuje aktualizované kapitoly, kvalitná tlač, pútavé písanie renomovaných autorov, bezplatne dostupná online verzia a dobrá rovnováha medzi teóriou a praktickosťou.

Uvádzajú sa problémy s kvalitou knižnej väzby, niektoré koncepty môžu byť pre úplných začiatočníkov ohromujúce, chýbajú niektoré diskusie, ako napríklad upravený R-kvadrát, a v niektorých recenziách sa spomína tendencia k nadmernému textu s nedostatočným grafickým znázornením.

(na základe 48 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R

Obsah knihy:

Úvod do štatistického učenia poskytuje prístupný prehľad oblasti štatistického učenia, základného súboru nástrojov na pochopenie rozsiahlych a zložitých súborov údajov, ktoré sa za posledných dvadsať rokov objavili v rôznych oblastiach od biológie cez financie a marketing až po astrofyziku. Táto kniha predstavuje niektoré z najdôležitejších techník modelovania a predpovedania spolu s príslušnými aplikáciami. Témy zahŕňajú lineárnu regresiu, klasifikáciu, metódy prevzorkovania, prístupy založené na zmenšovaní, metódy založené na stromoch, stroje s podpornými vektormi, zhlukovanie, hlboké učenie, analýzu prežitia, viacnásobné testovanie a ďalšie. Na ilustráciu prezentovaných metód sa používa farebná grafika a príklady z reálneho sveta. Keďže cieľom tejto učebnice je uľahčiť používanie týchto techník štatistického učenia praktickým pracovníkom vo vede, priemysle a iných oblastiach, každá kapitola obsahuje návod na implementáciu prezentovaných analýz a metód v R, mimoriadne populárnej platforme štatistického softvéru s otvoreným zdrojovým kódom.

Dvaja z autorov sú spoluautormi knihy The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani a Friedman, 2. vydanie 2009), populárnej referenčnej knihy pre výskumníkov v oblasti štatistiky a strojového učenia. An Introduction to Statistical Learning sa zaoberá mnohými z tých istých tém, ale na úrovni prístupnej oveľa širšiemu publiku. Táto kniha je určená tak štatistikom, ako aj neštatistom, ktorí chcú využívať najmodernejšie techniky štatistického učenia na analýzu svojich údajov. Text predpokladá len predchádzajúci kurz lineárnej regresie a žiadne znalosti maticovej algebry.

Toto druhé vydanie obsahuje nové kapitoly o hĺbkovom učení, analýze prežitia a viacnásobnom testovaní, ako aj rozšírené pojednania o na ve Bayes, zovšeobecnených lineárnych modeloch, bayesovských aditívnych regresných stromoch a dopĺňaní matíc. Kód v jazyku R bol v celom texte aktualizovaný, aby sa zabezpečila kompatibilita.