Литература [Джеймс Г., Уиттон Д. и др.] [ДМК] Введение в статистическое обучение с примерами на Python (2024)

[RobotPro]

Описание [Джеймс Г., Уиттон Д. и др.] [ДМК] Введение в статистическое обучение с примерами на Python (2024):

Книга простым и понятным языком описывает различные методы статистического обучения, которые помогают извлекать информацию из большого объёма данных, полученных в различных научных областях за последние двадцать лет. В ней рассматриваются не только линейная регрессия, но и современные подходы в статистике и машинном обучении, такие как методы повторной выборки, разреженные методы классификации и регрессии, обобщённые аддитивные модели, методы на основе деревьев, машины опорных векторов, глубокое обучение, анализ выживаемости или надёжности, кластеризация и множественная проверка гипотез. Примеры из реальной жизни делают повествование ещё более интересным.

Эта книга будет полезна не только опытным специалистам в области статистики, но и тем, кто хочет применить передовые методы статистического обучения для анализа своих данных. Авторы книги участвовали в создании первого издания «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R», которое считается одним из лучших учебников в области статистики и важным справочником для специалистов в области науки о данных. Успех книги заключается в подробных инструкциях по реализации описанных подходов на языке R в каждой главе. Однако в последнее время язык Python занял лидирующие позиции в области науки о данных, и возникла потребность обновить книгу с учётом этого. Теперь вы можете ознакомиться с книгой, которая объединяет всё лучшее из первой книги и полностью адаптирована под язык Python.

Даниэла Уиттон — специалист в области биостатистики и ассистент профессора в университете Вашингтона. Её исследования сосредоточены на применении машинного обучения для анализа многомерных данных. Благодаря её вкладу методы машинного обучения стали широко использоваться в геномных исследованиях.

Тревор Хасти и Роберт Тибширани — профессора статистики в Стэнфордском университете, соавторы популярной книги «Элементы статистического обучения» и создатели обобщённых аддитивных моделей. Профессор Хасти также внёс значительный вклад в разработку статистического программного обеспечения на языках R и S-PLUS и разработал методы «главных кривых» и «главных поверхностей». Профессор Тибширани предложил метод лассо и является автором популярной книги «Введение в бутстреп».

Подробнее:

Скачать курс [Джеймс Г., Уиттон Д. и др.] [ДМК] Введение в статистическое обучение с примерами на Python (2024):