Введение в статистическое обучение: с приложениями в R (издательство Springer, учебник по статистике, том 103) на русском

Книга «Введение в статистическое обучение» представляет собой доступный обзор области статистического обучения — важного инструментария для осмысления обширных и сложных наборов данных, появившихся за последние двадцать лет в самых разных областях, от биологии и финансов до маркетинга и астрофизики. В книге представлены некоторые из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также соответствующие приложения. Рассматриваются такие темы, как линейная регрессия, классификация, методы перевыборки, методы сжатия, древовидные методы, машины опорных векторов, кластеризация и многое другое. Для иллюстрации представленных методов используются цветные графики и примеры из реальной жизни. Поскольку цель этого учебника — облегчить использование этих методов статистического обучения специалистами в науке, промышленности и других областях, каждая глава содержит руководство по реализации представленных анализов и методов в R — чрезвычайно популярной платформе статистического программного обеспечения с открытым исходным кодом.

Двое из авторов совместно написали книгу «Элементы статистического обучения» (Хасти, Тибширани и Фридман, 2-е издание, 2009 г.), популярный справочник для исследователей в области статистики и машинного обучения. Книга «Введение в статистическое обучение» охватывает многие из тех же тем, но на уровне, доступном гораздо более широкой аудитории. Эта книга предназначена как для статистиков, так и для неспециалистов в области статистики, желающих использовать передовые методы статистического обучения для анализа своих данных. Текст предполагает наличие лишь предварительного курса линейной регрессии и не требует знания матричной алгебры.