Книга: Джеймс Гарет, Уиттон Даниела, Хастингс Тревор, Тибширани Роберт «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R»

Производитель: "ДМК-Пресс"

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 однииз 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 машинногообучения 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 . Издание будет выполнено в цвете! ISBN:978-5-97060-293-5, 978-5-97060-495-3

Издательство: "ДМК-Пресс" (2016)

ISBN: 978-5-97060-495-3

Купить за 2735 грн (только Украина) в