Descripción
Una Introducción al Aprendizaje Estadístico (ISL) sirve como una guía completa del conjunto de herramientas críticas del aprendizaje estadístico, esencial para navegar la escala y el alcance cada vez mayores de la recopilación de datos en diversos campos. Este libro proporciona un tratamiento amplio pero accesible de temas clave, lo que lo hace adecuado para cualquier persona que desee comprender y utilizar herramientas contemporáneas para el análisis de datos.
La primera edición, ISLR, con aplicaciones en R, se publicó en 2013, seguida de una segunda edición en 2021. Reconociendo la creciente importancia de Python en la ciencia de datos, la edición de Python (ISLP) se publicó en 2023. Cada edición está estructurada para reforzar el aprendizaje a través de la aplicación práctica, presentando un laboratorio al final de cada capítulo. Estos laboratorios demuestran los conceptos del capítulo utilizando R o Python, lo que permite a los lectores adquirir experiencia práctica.
El libro cubre sistemáticamente una amplia gama de temas fundamentales y avanzados en aprendizaje estadístico. Estos incluyen una introducción a qué es el aprendizaje estadístico, técnicas de regresión, métodos de clasificación, estrategias de remuestreo, selección de modelos lineales y regularización, y más allá de los modelos lineales. Capítulos adicionales profundizan en métodos basados en árboles, máquinas de vectores de soporte, aprendizaje profundo, análisis de supervivencia, aprendizaje no supervisado y pruebas múltiples. Este enfoque estructurado garantiza una comprensión profunda del panorama del aprendizaje estadístico.
Escrito por expertos líderes en estadística y ciencia de datos biomédicos, incluidos Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani y Jonathan Taylor (para la edición de Python), ISL es un recurso valioso para estudiantes, investigadores y profesionales. La disponibilidad de ediciones en R y Python, junto con versiones traducidas, subraya su alcance y relevancia global. El libro es ideal para personas que buscan construir una base sólida en metodologías de análisis de datos y aprendizaje automático, lo que les permite interpretar y aprovechar eficazmente los datos en sus respectivos dominios.
Detalles del libro
Cubre técnicas de regresión y clasificación
Explora métodos de remuestreo como la validación cruzada
Detalla la selección de modelos lineales y la regularización
Introduce métodos basados en árboles y máquinas de vectores de soporte
Incluye capítulos sobre aprendizaje profundo y análisis de supervivencia
Presenta aprendizaje no supervisado y pruebas múltiples
Laboratorios prácticos disponibles en R y Python
Segunda edición de ISLR con R publicada en 2021
Edición ISLP con Python publicada en 2023
Traducido a múltiples idiomas
Los autores son figuras líderes en estadística y ciencia de datos
Para quién es este libro
- Fundamentos de Análisis de Datos
- Introducción al Aprendizaje Automático
- Programación en R para Estadística
- Python para Ciencia de Datos
- Estudio Académico
- Desarrollo Profesional
- Selección y Regularización de Modelos
- Exploración de Aprendizaje No Supervisado
