Google 
Аннотация: Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
| Автор/составитель | Джеймс Гарет, Уиттон Даниела, Тибширани Роберт, Хасти Тревор |
| Год выпуска | 2017 |
| ISBN | 978-5-97060-293-5, 978-5-97060-495-3 |
| Производитель | ДМК-Пресс |
| Издательство | ДМК-Пресс |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 456 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 242x172x28 мм |
| Цвет | Жёлтый |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Наличие иллюстраций | рисунки |
| Тип иллюстраций | цветные |
| Формат | 70x100/16 (170x240 мм) |
| Тираж | 200 |
| Стандарт | 8 |
| Вес | 826 |
| Язык | русский |
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.
