нига 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.

К статистическому обучению относят набор инструментов, предназначенных для моделирования и понимания сложно организованных данных. Это недавно разработанная область статистики, которая развилась параллельно с достижениями в компьютерных науках и особенно машинном обучении. Данная область охватывает многие методы, включая лассо и разреженную регрессию, классификационные и регрессионные деревья, бустинг и метод опорных векторов.

Одновременно со взрывообразным ростом круга задач, связанных с "большими данными", статистическое обучение стало очень популярным во многих научных областях, а также в маркетинге, финансах и других бизнес–дисциплинах. Люди с навыками статистического обучения очень востребованны.

В этой новой книге мы освещаем многие из тех же тем, которые присутствуют в ОСО, но уделяем основное внимание практическому применению соответствующих методов, а не их математическим деталям. Мы разработали лабораторные работы, иллюстрирующие реализацию каждого метода с использованием статистического пакета R. Эти лабораторные работы позволяют читателю получить ценный практический опыт.

Эта книга подойдет для студентов и магистрантов, углубленно изучающих статистику или родственные дисциплины, а также для представителей других наук, которые желают применять инструменты статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры. Книга содержит введение в язык статистического программирования R. Предыдущий опыт программирования на другом языке, вроде MATLAB или Python, полезен, но не обязателен.

Название: Введение в статистическое обучение с примерами на языке R (+code)
Автор: Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т.
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2016
Страниц: 452
Язык: русский
Формат: djvu +code
Размер: 11.6 MB

Скачать Введение в статистическое обучение с примерами на языке R