Name: An Introduction to Statistical Learning
Price: 63.9 CHF
Availability: InStock
ISBN: 9781071614204

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Une introduction à l'apprentissage statistique offre un aperçu accessible du domaine de l'apprentissage statistique, un ensemble d'outils essentiel pour comprendre les vastes et complexes ensembles de données qui ont émergé dans des domaines allant de la biologie à la finance, en passant par le marketing et l'astrophysique au cours des vingt dernières années. Ce livre présente certaines des techniques de modélisation et de prédiction les plus importantes, ainsi que des applications pertinentes. Les sujets abordés incluent la régression linéaire, la classification, les méthodes de rééchantillonnage, les approches de rétrécissement, les méthodes basées sur les arbres, les machines à vecteurs de support, le clustering, l'apprentissage profond, l'analyse de survie, les tests multiples, et plus encore. Des graphiques en couleur et des exemples concrets sont utilisés pour illustrer les méthodes présentées. Étant donné que l'objectif de ce manuel est de faciliter l'utilisation de ces techniques d'apprentissage statistique par des praticiens dans les sciences, l'industrie et d'autres domaines, chaque chapitre contient un tutoriel sur la mise en œuvre des analyses et des méthodes présentées dans R, une plateforme de logiciel statistique open-source extrêmement populaire. Deux des auteurs ont coécrit Les éléments de l'apprentissage statistique, un livre de référence populaire pour les chercheurs en statistiques et en apprentissage automatique. Une introduction à l'apprentissage statistique couvre de nombreux sujets similaires, mais à un niveau accessible à un public beaucoup plus large. Ce livre s'adresse aux statisticiens et aux non-statisticiens qui souhaitent utiliser des techniques d'apprentissage statistique à la pointe pour analyser leurs données. Le texte suppose seulement un cours préalable en régression linéaire et aucune connaissance de l'algèbre matricielle. Cette deuxième édition comprend de nouveaux chapitres sur l'apprentissage profond, l'analyse de survie et les tests multiples, ainsi que des traitements élargis des naïfs Bayes, des modèles linéaires généralisés, des arbres de régression additive bayésienne et de la complétion de matrices. Le code R a été mis à jour tout au long pour garantir la compatibilité.

Image du produit An Introduction to Statistical Learning (Anglais, Couverture cartonnée, Daniela Witten, Gareth James, Robert Tibshirani, Trevor Hastie)

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