Введение в статистическое обучение с примерами на языке R (Джеймс Гарет, Уиттон Даниела, Тибширани Роберт, Хасти Тревор); ДМК-Пресс, 2017

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. Гарет Джеймс занимает должность профессора статистики в университете Южной Калифорнии. Он является автором многочисленных методологических работ в области статистического обучения, посвященных анализу многомерных данных. Концепция настоящей книги во многом отражает содержание его курса по этой теме для студентов, обучающихся по специальности "магистр делового администрирования".
Даниэла Уиттон является специалистом в области биостатистики и занимает должность ассистента в университете Вашингтона. Ее исследовательская работа в основном посвящена применению методов машинного обучения для анализа многомерных данных. Благодаря ее вкладу, методы машинного обучения стали более широко применяться в геномных исследованиях.
Тревор Хасти и Роберт Тибширани являются профессорами статистики в Стэнфордском Университете, соавторами популярной книги "Элементы статистического обучения" и создателями обобщенных аддитивных моделей. Проф. Хасти внес также большой вклад в разработку статистического программного обеспечения на языках R и S-PLUS и создал методы "главных кривых" и "главных поверхностей". Проф. Тибширани предложил метод лассо и является одним из авторов популярной книги "Введение в бутстреп".
2-е издание, исправленное.

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-97060-293-5,978-5-97060-495-3
Автор(ы)	Джеймс Гарет, Уиттон Даниела, Тибширани Роберт, Хасти Тревор
Вес	0.85кг
Возрастное ограничение	12+
Возрастные ограничения	12
Год издания	2017
Издатель	ДМК-Пресс
Издательство	ДМК ПРЕСС
Кол-во страниц	456
Количество книг	1
Количество страниц	456
Обложка	твердый переплёт
Переплет	Твердый переплёт
Переплёт	твердый
Раздел	Пользование программами
Размеры	70x100/16
Страниц	460
Тематика	Программирование
Тип обложки	твердая
Формат	70х100/1
Язык издания	rus