Descrição
Uma Introdução ao Aprendizado Estatístico (ISL) serve como um guia abrangente para o conjunto de ferramentas crítico de aprendizado estatístico, essencial para navegar na escala e no escopo cada vez maiores da coleta de dados em diversos campos. Este livro oferece um tratamento amplo, porém acessível, de tópicos-chave, tornando-o adequado para qualquer pessoa que pretenda entender e utilizar ferramentas contemporâneas para análise de dados.
A primeira edição, ISLR, com aplicações em R, foi lançada em 2013, seguida por uma segunda edição em 2021. Reconhecendo a crescente importância do Python na ciência de dados, a edição em Python (ISLP) foi publicada em 2023. Cada edição é estruturada para reforçar o aprendizado por meio da aplicação prática, apresentando um laboratório ao final de cada capítulo. Esses laboratórios demonstram os conceitos do capítulo usando R ou Python, permitindo que os leitores ganhem experiência prática.
O livro cobre sistematicamente uma ampla gama de tópicos fundamentais e avançados em aprendizado estatístico. Estes incluem uma introdução ao que é aprendizado estatístico, técnicas de regressão, métodos de classificação, estratégias de reamostragem, seleção de modelos lineares e regularização, e indo além dos modelos lineares. Capítulos adicionais aprofundam-se em métodos baseados em árvores, máquinas de vetores de suporte, aprendizado profundo, análise de sobrevivência, aprendizado não supervisionado e testes múltiplos. Essa abordagem estruturada garante uma compreensão completa do cenário do aprendizado estatístico.
Escrito por especialistas líderes em estatística e ciência de dados biomédicos, incluindo Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani e Jonathan Taylor (para a edição em Python), o ISL é um recurso valioso para estudantes, pesquisadores e profissionais. A disponibilidade de edições em R e Python, juntamente com versões traduzidas, ressalta seu alcance e relevância globais. O livro é ideal para indivíduos que buscam construir uma base sólida em metodologias de análise de dados e aprendizado de máquina, permitindo-lhes interpretar e alavancar dados de forma eficaz em seus respectivos domínios.
Detalhes do livro
Cobre técnicas de regressão e classificação
Explora métodos de reamostragem como validação cruzada
Detalha seleção de modelos lineares e regularização
Introduz métodos baseados em árvores e máquinas de vetores de suporte
Inclui capítulos sobre aprendizado profundo e análise de sobrevivência
Apresenta aprendizado não supervisionado e testes múltiplos
Laboratórios práticos disponíveis em R e Python
Segunda edição do ISLR com R publicada em 2021
Edição ISLP com Python publicada em 2023
Traduzido para vários idiomas
Autores são figuras proeminentes em estatística e ciência de dados
Para quem é este livro
- Fundamentos de Análise de Dados
- Introdução ao Aprendizado de Máquina
- Programação em R para Estatística
- Python para Ciência de Dados
- Estudo Acadêmico
- Desenvolvimento Profissional
- Seleção e Regularização de Modelos
- Exploração de Aprendizado Não Supervisionado
