Книга Основы статистического обучения. Тибширани Роберт, Фридман Джером, Хасти Тревор (рус)

Книга Основы статистического обучения. Тибширани Роберт, Фридман Джером, Хасти Тревор (рус)

Цена: 1100 грн.

Автор: Хасти Тревор , Тибширани Роберт, Фридман Джером
Издательство: Диалектика
Язык: Русский
Кол-во страниц: 768
Формат: 70×100/16

В наличии

Артикул: 9785907144422 Категории: , Product ID: 15590

Книга Основы статистического обучения

В книге излагаются основы статистического обучения для решения практических задач, возникающих в медицине, биологии, финансах и многих других отраслях науки и промышленности. В частности, рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и иллюстраций применения этих методов на практике.
Авторы книги являются выдающимися авторитетами в математической статистике и машинном обучении: Тревор Хасти — обладатель звания ISI Highly Cited Author in Mathematics по версии ISI Web of Knowledge, Роберт Тибширани — изобретатель метода LASSO и обладатель Золотой медали Статистического общества Канады, Джером Фридман — широко известный специалист по машинному обучению и автор многочисленных монографий.
Книга Основы статистического обучения представляет огромный интерес для специалистов. В течение последнего десятилетия произошел взрыв в области вычислений и информационных технологий. Вместе с ним появились огромные объемы данных в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг. Проблема понимания этих данных привела к разработке новых статистических инструментов и породила новые научные дисциплины, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии.
В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения. Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не на математику. Приводится много примеров с широким использованием цветной графики. Книга представляет собой ценный источник информации для статистиков и всех, кто интересуется интеллектуальным анализом данных в науке или промышленности.
Охват книги широк: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. В ней описаны нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг, который впервые всесторонне рассмотрен в книге, а не в отдельных публикациях. В данном глубоко переработанном издании представлены многие темы, не охваченные в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, алгоритмы регрессии наименьших углов и алгоритмы построения траекторий для методов LASSO, неотрицательной факторизации матриц и спектральной кластеризации.
В книге также есть глава о методах анализа «широких» данных (когда p больше, чем n), включая множественное тестирование и долю ложных отклонений гипотезы.

Вес 1.24 kg
Названиение

Основы статистического обучения. Тибширани Роберт, Фридман Джером, Хасти Тревор (рус)

Автор

Тибширани Роберт, Фридман Джером, Хасти Тревор

Издательство

Диалектика

Язык

Количество страниц

768

Формат, мм

70×100/16

Бумага

офсетная

ISBN

978-5-907144-42-2

Штрихкод

9785907144422

Переплёт

Твёрдый