Описание [Джеймс Г., Уиттон Д. и др.] [ДМК] Введение в статистическое обучение с примерами на Python (2024):
Книга простым и понятным языком описывает различные формы статистического обучения — мощного инструмента для извлечения выводов из огромного количества данных, возникших за последние двадцать лет в различных научных областях. Помимо линейной регрессии, в ней представлены многие 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».
Издание: чёрно-белое
Оригинальное название: «An Introduction to Statistical Learning with Application in Python»
Оригинальный правообладатель: Springer
Авторы: Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р.
Формат: PDF.
Подробнее:
Скачать курс [Джеймс Г., Уиттон Д. и др.] [ДМК] Введение в статистическое обучение с примерами на Python (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
