説明
統計的学習入門(ISL)は、統計的学習の重要なツールキットに関する包括的なガイドとして機能し、多様な分野におけるデータ収集の規模と範囲の増大に対応するために不可欠です。本書は、主要なトピックを幅広く、かつ分かりやすく解説しており、現代的なデータ分析ツールの理解と活用を目指すすべての人に適しています。
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Rでの応用を含む初版ISLRは2013年にリリースされ、2021年には第2版が発行されました。データサイエンスにおけるPythonの重要性の高まりを認識し、Python版(ISLP)は2023年に出版されました。各版は、実践的な応用を通じて学習を強化するように構成されており、各章の終わりにラボが含まれています。これらのラボは、RまたはPythonを使用して章の概念を実証し、読者が実践的な経験を積むことを可能にします。
本書は、統計的学習における基本的かつ高度なトピックを体系的に網羅しています。統計的学習とは何か、回帰手法、分類手法、リサンプリング戦略、線形モデルの選択と正則化、そして線形モデルを超えて、といった内容が含まれます。さらに、ツリーベースの手法、サポートベクターマシン、ディープラーニング、生存時間解析、教師なし学習、多重検定についても掘り下げています。この構造化されたアプローチにより、統計的学習の全体像を徹底的に理解することができます。
統計学および生物医学データサイエンスの第一線の専門家であるGareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Rob Tibshirani、そしてJonathan Taylor(Python版)らが執筆したISLは、学生、研究者、実務家にとって貴重なリソースです。R版とPython版の両方が利用可能であり、翻訳版も存在することは、その世界的普及と関連性を強調しています。本書は、データ分析および機械学習手法の強固な基盤を構築したいと考えている個人にとって理想的であり、それぞれの分野でデータを効果的に解釈し活用することを可能にします。
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書籍情報
回帰および分類手法を網羅
交差検証などのリサンプリング手法を探求
線形モデルの選択と正則化を詳述
ツリーベースの手法とサポートベクターマシンを紹介
ディープラーニングと生存時間解析に関する章を含む
教師なし学習と多重検定を特徴とする
RおよびPythonでの実践的なラボを提供
ISLRの第2版(R)は2021年に出版
ISLP版(Python)は2023年に出版
複数の言語に翻訳済み
著者は統計学およびデータサイエンスの第一人者
この本の対象読者
- データ分析の基礎
- 機械学習入門
- 統計のためのRプログラミング
- データサイエンスのためのPython
- 学術研究
- 専門能力開発
- モデル選択と正則化
- 教師なし学習の探求
