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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics) ハードカバー – 2013/8/12

英語版 R. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani (著), XIV (イラスト)
4.7 5つ星のうち4.7 1,869個の評価
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An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.

Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.

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  1. 本の長さ
    426ページ
  2. 言語
    英語
  3. 出版社
    Springer
  4. 発売日
    2013/8/12
  5. 寸法
    15.88 x 2.16 x 23.5 cm
  6. ISBN-10
    1461471370
  7. ISBN-13
    978-1461471370
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商品の説明

レビュー

“Data and statistics are an increasingly important part of modern life, and nearly everyone would be better off with a deeper understanding of the tools that help explain our world. Even if you don’t want to become a data analyst―which happens to be one of the fastest-growing jobs out there, just so you know―these books are invaluable guides to help explain what’s going on.” (Pocket, February 23, 2018)

著者について

Gareth James is a professor of data sciences and operations at the University of Southern California. He has published an extensive body of methodological work in the domain of statistical learning with particular emphasis on high-dimensional and functional data. The conceptual framework for this book grew out of his MBA elective courses in this area.

Daniela Witten is an associate professor of statistics and biostatistics at the University of Washington. Her research focuses largely on statistical machine learning in the high-dimensional setting, with an emphasis on unsupervised learning.


Trevor Hastie and Robert Tibshirani are professors of statistics at Stanford University, and are co-authors of the successful textbook Elements of Statistical Learning. Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap.

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ Springer; 第1版 (2013/8/12)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2013/8/12
  • 言語 ‏ : ‎ 英語
  • ハードカバー ‏ : ‎ 426ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 1461471370
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1461471370
  • 寸法 ‏ : ‎ 15.88 x 2.16 x 23.5 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.7 5つ星のうち4.7 1,869個の評価

著者について

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  1. Daniela Witten

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上位レビュー、対象国： 日本

SBro
5つ星のうち5.0 Easy to understand
2020年9月10日に日本でレビュー済み
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This is a great book if you want to learn the basics of statistical analysis and how to apply these methods in R. If you're an absolute beginner then you might get a little confused, but it's all written in simple terms and does a good job of avoiding unnecessary terminology.
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Guillermo Martinez Dibene
5つ星のうち5.0 Great introductory survey to many statistical tools and R code
2022年2月1日にカナダでレビュー済み
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This book is quite fantastic for an introductory level. I have a specialised training in mathematics and this books puts me up to date on several topics and algorithms without having to deal much time in the mathematical technicalities (for that, there are specialised treatises on each subject). The R code is quite good and although I think some of their advice is not appropriate (e.g. the attach function is in R only for legacy purposes but shouldn't be used since it overrides other functions, including base, aka default, functions), it is workable and so it's a great investment. The book is introductory focusing mostly on intuition and how to do, little time is spent in mathematical formalities, so that's a plus. I think there is a NEWER edition than the one I reviewed but otherwise I suspect the newer edition will be just better. Recommended.
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sandy
5つ星のうち5.0 The Holy Grail of Machine Learning
2023年8月7日にインドでレビュー済み
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This book is unparalleled in its coverage of Statistical/Machine Learning. It is comprehensive, easy to understand, and provides numerous examples to aid in comprehension. It also helps develop intuition and serves as a foundation for more mathematically advanced ML topics. Tip: Even if you prefer Python over R, consider using this book for theory and finding other resources for Python implementations.
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Cliente de Amazon
5つ星のうち5.0 El mejor libro para iniciar con rigor a hacer ciencia de datos
2020年7月3日にメキシコでレビュー済み
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Es un libro introductorio, pero que toca las bases matemáticas de los métodos estadísticos mas utilizados en análisis de datos.
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Eqf
5つ星のうち5.0 Imprescindible
2021年2月10日にスペインでレビュー済み
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Muy buen libro y está impreso en muy buena calidad.
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louismorel
5つ星のうち5.0 Must have !
2021年1月3日にフランスでレビュー済み
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Reprend les bases. Un livre que tout data scientist se doit de maitriser sur le bout des doigts. Très abbordable d'un point de vu mathématique.
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