Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est très apprécié en tant qu'introduction accessible et pratique à l'apprentissage statistique, adaptée aux scientifiques de données en herbe. Il est bien écrit par des auteurs reconnus et comprend des exercices utiles, bien que certains lecteurs aient noté des problèmes de solutions manquantes et de qualité de la reliure. Si beaucoup apprécient sa clarté et sa profondeur, certains le trouvent trop complexe pour les débutants. La disponibilité de ressources en ligne gratuites est également appréciée.
Avantages:⬤ Introduction accessible et pratique à l'apprentissage statistique.
⬤ Bien écrit par des auteurs respectés dans le domaine.
⬤ Fournit des exercices utiles et des explications claires des concepts clés.
⬤ Comprend les éditions R et Python.
⬤ Version en ligne gratuite et MOOC d'accompagnement disponibles.
⬤ Impression de bonne qualité et illustrations en couleur.
⬤ Certains lecteurs trouvent que la complexité du livre est trop importante pour ceux qui débutent en programmation.
⬤ Solutions manquantes pour les exercices.
⬤ Problèmes de reliure signalés.
⬤ Taille réduite des caractères d'imprimerie.
⬤ Critique de l'excès de texte et de l'insuffisance des aides visuelles.
⬤ Absence de certaines discussions, comme le R-carré ajusté.
(basé sur 48 avis de lecteurs)
Titre original :
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Contenu du livre :
Préface. - 1 Introduction.
- 2 Apprentissage statistique. - 3 Régression linéaire. - 4 Classification.
- 5 Méthodes de rééchantillonnage.
- 6 Sélection et régularisation de modèles linéaires. - 7 Dépasser la linéarité.
- 8 Méthodes basées sur les arbres. - 9 Machines à vecteurs de support. - 10 Apprentissage profond.
- 11 Analyse de survie et données censurées. - 12 Apprentissage non supervisé. - 13 Tests multiples.
- Index.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781071614204 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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