Úvod do štatistického učenia: S aplikáciami v Pythone

Recenzie čitateľov

Kniha získala zmiešané recenzie, ktoré vyzdvihujú jej užitočnosť pri výučbe štatistiky, najmä s použitím jazyka Python. Zatiaľ čo mnohí recenzenti chválili hĺbku obsahu a praktické poznatky, niektorým čitateľom znepríjemňovali zážitok problémy súvisiace so zlou väzbou a kontrolou kvality. Okrem toho kritika smerovala k časti o jazyku Python, ktorú niektorí považovali za zastaranú a závislú od nepotrebných balíkov.

⬤ Vynikajúca hĺbka obsahu o štatistike, vďaka čomu je vhodná na samoštúdium.
⬤ Vysokokvalitná tvrdá väzba s farebnými vizualizáciami (keď sa dostane v riadnom stave).
⬤ Praktický prístup s príkladmi s využitím jazyka Python, vďaka čomu je ideálna pre dátovú vedu a analytiku.
⬤ Dobrý úvodný materiál, ktorý sa vyhýba ohromujúcej matematike, príťažlivý pre začiatočníkov.
⬤ Ďalšie podporné zdroje dostupné online.

⬤ Niekoľko recenzentov dostalo zle zviazané alebo poškodené výtlačky knihy.
⬤ Časť o jazyku Python kritizovaná za zastaranosť, pričom sa spolieha skôr na nepohodlný balík ISLP než na bežné postupy.
⬤ Niektoré výtlačky prišli čiernobiele napriek očakávaniam farebnej tlače, čo viedlo k zmätku a problémom s vizuálnou zrozumiteľnosťou.
⬤ Problémy s konzistentnosťou kvality papiera a väzby, ktoré nahlásili viacerí používatelia.

(na základe 19 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python

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 po financie, marketing a 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. Táto kniha je určená štatistikom aj neštatistom, ktorí chcú pri analýze svojich údajov používať najmodernejšie techniky štatistického učenia.

Štyria z autorov sú spoluautormi knihy Úvod do štatistického učenia s aplikáciami v jazyku R (ISLR), ktorá sa stala základom vysokoškolských a postgraduálnych učební na celom svete, ako aj dôležitou referenčnou knihou pre dátových vedcov. Jedným z kľúčov k jej úspechu bolo, že každá kapitola obsahuje návod na implementáciu prezentovaných analýz a metód vo vedeckom počítačovom prostredí R.

V posledných rokoch sa však Python stal populárnym jazykom pre vedu o údajoch a vzrástol dopyt po alternatíve k ISLR založenej na Pythone. Preto táto kniha (ISLP) zahŕňa rovnaké materiály ako ISLR, ale s laboratóriami implementovanými v jazyku Python.

Tieto laboratóriá budú užitočné pre nováčikov v jazyku Python, ako aj pre skúsených používateľov.