Введение в статистическое обучение с примерами на языке R

В последние несколько лет наблюдается небывалый рост объема, скорости получения и сложности данных в самых разных областях жизнедеятельности человека. Неудивительно, что и спрос на специалистов, способных извлечь полезную информацию из этих потоков данных, сегодня высок, как никогда раньше.  Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. Цель книги «Введение в статистическое обучение» состоит в том, чтобы содействовать превращению статистического обучения из академической в популярную практическую дисциплину. Прочитав книгу вы узнаете об одном из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примерах их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание данных методов сопровождается большим количеством иллюстраций и практическими примерами. Так как цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R. В конце каждой главы содержится одна или несколько лабораторных работ с использованием R, в которых подробно разбираем примеры практического применения рассмотренных в этой главе методов. Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры.