Description
An Introduction to Statistical Learning (ISL) sert de guide complet à la boîte à outils essentielle de l'apprentissage statistique, indispensable pour naviguer dans l'échelle et la portée croissantes de la collecte de données dans divers domaines. Ce livre offre un traitement large mais accessible des sujets clés, le rendant adapté à toute personne souhaitant comprendre et utiliser les outils contemporains d'analyse de données.
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La première édition, ISLR, avec des applications en R, est sortie en 2013, suivie d'une deuxième édition en 2021. Reconnaissant l'importance croissante de Python en science des données, l'édition Python (ISLP) a été publiée en 2023. Chaque édition est structurée pour renforcer l'apprentissage par l'application pratique, avec un laboratoire à la fin de chaque chapitre. Ces laboratoires démontrent les concepts du chapitre en utilisant R ou Python, permettant aux lecteurs d'acquérir une expérience pratique.
Le livre couvre systématiquement un large éventail de sujets fondamentaux et avancés en apprentissage statistique. Cela inclut une introduction à ce qu'est l'apprentissage statistique, les techniques de régression, les méthodes de classification, les stratégies de rééchantillonnage, la sélection de modèles linéaires et la régularisation, et l'exploration au-delà des modèles linéaires. D'autres chapitres approfondissent les méthodes basées sur les arbres, les machines à vecteurs de support, l'apprentissage profond, l'analyse de survie, l'apprentissage non supervisé et les tests multiples. Cette approche structurée assure une compréhension approfondie du paysage de l'apprentissage statistique.
Rédigé par des experts de premier plan en statistiques et en science des données biomédicales, notamment Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani et Jonathan Taylor (pour l'édition Python), ISL est une ressource précieuse pour les étudiants, les chercheurs et les praticiens. La disponibilité des éditions R et Python, ainsi que des versions traduites, souligne sa portée mondiale et sa pertinence. Le livre est idéal pour les personnes cherchant à construire une base solide en analyse de données et en méthodologies d'apprentissage automatique, leur permettant d'interpréter et de tirer parti efficacement des données dans leurs domaines respectifs.
- CatégorieAutres outils IA
Détails du livre
Couvre les techniques de régression et de classification
Explore les méthodes de rééchantillonnage comme la validation croisée
Détaille la sélection de modèles linéaires et la régularisation
Introduit les méthodes basées sur les arbres et les machines à vecteurs de support
Comprend des chapitres sur l'apprentissage profond et l'analyse de survie
Présente l'apprentissage non supervisé et les tests multiples
Laboratoires pratiques disponibles en R et Python
Deuxième édition d'ISLR avec R publiée en 2021
Édition ISLP avec Python publiée en 2023
Traduit dans plusieurs langues
Les auteurs sont des figures de premier plan en statistiques et en science des données
À qui s'adresse ce livre
- Fondamentaux de l'analyse de données
- Introduction à l'apprentissage automatique
- Programmation R pour les statistiques
- Python pour la science des données
- Étude académique
- Développement professionnel
- Sélection et régularisation de modèles
- Exploration de l'apprentissage non supervisé
