Введення в статистичне навчання з прикладами мовою R

В останні кілька років спостерігається небувалий ріст обсягу, швидкості отримання та складності даних у найрізноманітніших сферах життєдіяльності людини. Не дивно, що й попит на фахівців, здатних витягти корисну інформацію з цих потоків даних, сьогодні високий, як ніколи раніше.  Книга являє собою доступне викладене введення в статистичне навчання — незамінний набір інструментів, що дають змогу витягти корисну інформацію з великих і складних наборів даних, які почали виникати в останні 20 років у таких галузях, як біологія, економія, маркетинг, фізика та ін. Мета книги «Введення в статистичне навчання» полягає в тому, щоб сприяти перетворенню статистичного навчання з академічної на популярну практичну дисципліну. Прочитавши книгу, ви дізнаєтеся про один із найважливіших методів моделювання й прогнозування, а також прикладах їхнього практичного застосування. Розглянуті теми містять лінійну регресію, класифікацію, створення повторних вибірок, рекуляризацію, дерева рішень, машини опорних векторів, кластеризацію та ін. Опис цих методів супроводжується великою кількістю ілюстрацій і практичними прикладами. Оскільки мета цього підручника полягає в просуванні методів статистичного навчання серед практикуючих академічних дослідників і промислових аналітиків, кожен розділ містить приклади практичної реалізації відповідних методів за допомогою R. В Наприкінці кожного розділу міститься одна або кілька лабораторних робіт із використанням R, у яких докладно розглянемо приклади практичного застосування розглянутих у цьому розділі методів. Видання розраховане на нефахівців, які хотіли б застосовувати сучасні методи статистичного навчання для аналізу своїх даних. Передбачається, що читачі ранішеслухати лише курс лінійної регресії та не мають знань матричної алгебри.