Вступ до статистичного навчання з прикладами на Python

Книга доступною для сприйняття мовою описує все розмаїття форм статистичного навчання - корисного інструментарію для вилучення висновків з величезних наборів даних, які з'явилися за останні 20 років у найрізноманітніших галузях науки. На додаток до лінійної регресії описуються багато з найбільш значущих на сьогоднішній день підходів у статистиці та машинному навчанні, включно з методами повторної вибірки, розрідженими методами класифікації та регресії, узагальненими адитивними моделями, методами на основі дерев, машинами опорних векторів, глибоким навчанням, аналізом виживання або надійності, кластеризацією та множинною перевіркою гіпотез. Оповідання в книзі збагачується прикладами з реального життя.

Книга призначена не тільки для досвідчених фахівців у галузі статистики, а й для тих, хто бажає спробувати застосувати просунуті техніки статистичного навчання при аналізі своїх даних.

Автори цієї книги брали участь у написанні її першого видання ("Вступ до статистичного навчання з прикладами на мові R"), яке за правом вважається одним із найкращих підручників у галузі статистики в усьому світі та найважливішим довідником для фахівців у галузі науки про дані. Ключем до успіху книги стало те, що в кожній її главі було наведено докладну інструкцію з реалізації описаних підходів мовою R. Однак останніми роками провідні позиції в галузі науки про дані міцно закріпилися за мовою Python, і дедалі частіше відчувалася потреба у відповідному оновленні книги. І зараз ви тримаєте в руках книжку, що увібрала в себе все найкраще з першої книги, але повністю адаптовану під мову Python.

Даніела Віттон є фахівцем у галузі біостатистики і обіймає посаду асистента в університеті Вашингтона. Її дослідницька робота в основному присвячена застосуванню методів машинного навчання для аналізу багатовимірних даних. Завдяки її внеску, методи машинного навчання стали більш широко застосовуватися в геномних дослідженнях.

Тревор Хасті та Роберт Тібширані є професорами статистики в Стенфордському Університеті, співавторами популярної книги "Елементи статистичного навчання" і творцями узагальнених адитивних моделей. Проф. Хасті зробив також великий внесок у розробку статистичного програмного забезпечення мовами R і S-PLUS і створив методи "головних кривих" і "головних поверхонь". Проф. Тібширані запропонував метод ласо і є одним з авторів популярної книжки "Вступ до бутстрепа".