Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование Диалектика Вильямс 978-617-7812-91-2

Опис Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование Диалектика Вильямс 978-617-7812-91-2

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 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.