Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose une approche moderne et complète de l'analyse multivariée, discutant d'une variété de techniques et de méthodes en mettant l'accent sur l'application pratique et les questions contemporaines en statistique. Il comprend de nombreux exemples et est visuellement attrayant, ce qui en fait une référence utile pour les étudiants de troisième cycle et les professionnels. Cependant, sa profondeur peut être un défi pour les débutants et il peut manquer une couverture approfondie de certaines méthodes bayésiennes.
Avantages:⬤ Offre une nouvelle perspective sur l'analyse multivariée et l'exploration des données.
⬤ Couvre un large éventail de techniques modernes, y compris les méthodes non paramétriques, l'apprentissage automatique et les algorithmes de classification.
⬤ Inclut de nombreux exemples du monde réel et des graphiques en couleur qui améliorent la compréhension.
⬤ Bien structuré en tant que référence complète pour les étudiants et les professionnels.
⬤ Une rigueur académique avec une large bibliographie et des exercices.
⬤ Peut ne pas convenir aux débutants ou à ceux qui ne sont pas déjà familiarisés avec la matière.
⬤ Manque de discussions approfondies sur les méthodes bayésiennes.
⬤ Certains chapitres, comme celui sur l'algèbre matricielle, peuvent perturber le flux et intimider les lecteurs moins confiants.
⬤ Considéré comme une référence difficile pour les personnes qui apprennent pour la première fois, comparé à des textes plus introductifs.
(basé sur 12 avis de lecteurs)
Titre original :
Modern Multivariate Statistical Techniques: Regression, Classification, and Manifold Learning
Contenu du livre :
Les progrès remarquables en matière de calcul et de stockage des données et la disponibilité immédiate d'énormes ensembles de données ont été les clés de la croissance des nouvelles disciplines de l'exploration des données et de l'apprentissage automatique, tandis que l'énorme succès du projet du génome humain a ouvert le champ de la bio-informatique.
Ces développements passionnants, qui ont conduit à l'introduction de nombreux outils statistiques innovants pour l'analyse de données à haute dimension, sont décrits ici en détail. L'auteur adopte une perspective large ; pour la première fois dans un livre sur l'analyse multivariée, les méthodes non linéaires sont discutées en détail au même titre que les méthodes linéaires. Les techniques couvertes vont des méthodes multivariées traditionnelles, telles que la régression multiple, les composantes principales, les variables canoniques, l'analyse discriminante linéaire, l'analyse factorielle, le clustering, la mise à l'échelle multidimensionnelle et l'analyse des correspondances, aux méthodes plus récentes d'estimation de la densité, de poursuite de la projection, de réseaux neuronaux, de régression multivariée à rang réduit, d'apprentissage manifold non linéaire, de bagging, de boosting, de forêts aléatoires, d'analyse des composantes indépendantes, de machines à vecteurs de support et d'arbres de classification et de régression. Une autre caractéristique unique de cet ouvrage est la discussion sur les systèmes de gestion de bases de données.
Ce livre s'adresse aux étudiants de premier cycle, aux étudiants diplômés et aux chercheurs en statistiques, en informatique, en intelligence artificielle, en psychologie, en sciences cognitives, en affaires, en médecine, en bio-informatique et en ingénierie. Une bonne connaissance du calcul à plusieurs variables, de l'algèbre linéaire, des probabilités et des statistiques est nécessaire. Le livre présente un mélange soigneusement intégré de théorie et d'applications, et de techniques statistiques multivariées classiques et modernes, y compris les méthodes bayésiennes. Plus de 60 ensembles de données intéressants sont utilisés comme exemples dans le livre, plus de 200 exercices et de nombreuses illustrations et photographies en couleur.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781493938322 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 733 |
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