Введение в статистическое обучение с примерами на...
Заглавие | Введение в статистическое обучение с примерами на языке R |
---|---|
Статус | На руках |
Рубрика | Статистика |
Сведения об ответственности | Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани ; пер. с англ. С.Э. Мастицкого |
Автор(ы) | Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. |
Редактор(ы) | под ред. |
Место издания | М. |
Издательство | ДМК Пресс |
Год издания | 2016 |
Количество страниц | 450 |
Аннотация | 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. |
Авторский знак | В24 |
Инвентарный номер | 8564 |
Дата поступления | 2016-11-19 |
Стоимость | 1605.00 руб. |
ISBN | 978-5-97060-293-5 |
Расположение | Волнц |
Ключевые слова | статистическое обучение, линейная регрессия, классификация, повторные выборки, линейные модели, линейность, деревья решений, опорные векторы |