설명
통계 학습 입문(ISL)은 다양한 분야에 걸쳐 증가하는 데이터 수집 규모와 범위를 탐색하는 데 필수적인 통계 학습의 핵심 도구에 대한 포괄적인 가이드 역할을 합니다. 이 책은 주요 주제에 대해 광범위하면서도 접근하기 쉬운 내용을 제공하여 현대적인 데이터 분석 도구를 이해하고 활용하려는 모든 사람에게 적합합니다.
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R에서의 응용 프로그램을 포함한 첫 번째 판 ISLR은 2013년에 출시되었고, 2021년에 두 번째 판이 출시되었습니다. 데이터 과학에서 Python의 중요성이 커지고 있음을 인지하여 Python 판(ISLP)은 2023년에 출판되었습니다. 각 판은 실용적인 응용을 통해 학습을 강화하도록 구성되어 있으며, 모든 장의 끝에 실습이 포함되어 있습니다. 이러한 실습은 R 또는 Python을 사용하여 장의 개념을 시연하여 독자가 직접 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.
이 책은 통계 학습의 기본 및 고급 주제를 체계적으로 다룹니다. 여기에는 통계 학습이란 무엇인가에 대한 소개, 회귀 기법, 분류 방법, 재샘플링 전략, 선형 모델 선택 및 정규화, 선형 모델을 넘어서는 내용이 포함됩니다. 추가 장에서는 트리 기반 방법, 서포트 벡터 머신, 딥러닝, 생존 분석, 비지도 학습 및 다중 검정에 대해 자세히 설명합니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 통계 학습 환경에 대한 철저한 이해를 보장합니다.
통계 및 생물의학 데이터 과학 분야의 선도적인 전문가인 Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani 및 Jonathan Taylor(Python 판의 경우)를 포함한 저자들이 집필한 ISL은 학생, 연구원 및 실무자에게 귀중한 자료입니다. R 및 Python 판의 가용성과 번역본은 전 세계적인 영향력과 관련성을 강조합니다. 이 책은 데이터 분석 및 머신러닝 방법론에 대한 강력한 기반을 구축하고자 하는 개인에게 이상적이며, 각자의 분야에서 데이터를 효과적으로 해석하고 활용할 수 있도록 합니다.
- 카테고리기타 AI 도구
도서 정보
회귀 및 분류 기법 포함
교차 검증과 같은 재샘플링 방법 탐구
선형 모델 선택 및 정규화 상세 설명
트리 기반 방법 및 서포트 벡터 머신 소개
딥러닝 및 생존 분석 장 포함
비지도 학습 및 다중 검정 포함
R 및 Python으로 실습 제공
ISLR R 버전 2판 2021년 출판
ISLP Python 버전 2023년 출판
다국어 번역
통계 및 데이터 과학 분야 선도 저자
이 책의 대상 독자
- 데이터 분석 기초
- 머신러닝 소개
- 통계를 위한 R 프로그래밍
- 데이터 과학을 위한 Python
- 학술 연구
- 전문성 개발
- 모델 선택 및 정규화
- 비지도 학습 탐구
