Pythonを活用した統計学習の紹介

• 『統計的学習入門』は、統計的学習の主要なテーマを扱う、幅広く技術的すぎない本です。
• この本は、データ分析に現代的なツールを使いたいすべての人に適しています。
• Rを活用したアプリケーションを含む第1版は2013年に出版され、第2版は2021年に刊行されました。
• この本は、中国語、イタリア語、日本語、韓国語、モンゴル語、ロシア語、ベトナム語など、さまざまな言語に翻訳されています。
• ISLP というPython版の本は2023年に出版されました。
• この本の各章には、RまたはPythonを使って概念を説明する演習が含まれています。
• この本の各章では、回帰、分類、リサンプリング手法、線形モデル選択と正則化、木ベースの手法、サポートベクターマシン、ディープラーニング、生存分析、教師なし学習、多重検定など、さまざまなテーマを扱っています。
• この本はGareth James、John H. Harland Dean、Daniela Witten、Trevor Hastie、Rob Tibshiraniの共著で、Python版にはJonathan Taylorが新たに加わりました。
• この本は印刷版とデジタル形式で購入でき、PDFファイルは無料でダウンロードできます。

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 人工知能に強い関心を持つ多くの人々が基本概念を深く理解していないように見えることを示すものとして、この本はコメントでの推薦の比率が高いです。
• この本は、もともとRで書かれた人気テキストの改訂版であり、古典的な機械学習の理論的側面を学ぶのに非常におすすめです。
• この本全体は、合法的にPDF形式でダウンロードできます。
• この本は、統計、線形代数、コーディングの基礎知識を持つ学生向けの、古典的機械学習手法に関する最高の入門教科書の一つと見なされています。
• 一部のユーザーは、機械学習のためにBishopやMurphyのような他の教科書を好みます。
• この本の以前の版には、本がなくても視聴できるYouTubeシリーズがあり、追加の洞察を提供します。
• この本のPython版は、Rを知らずPythonだけを知っている人にとって朗報です。そうした人々にとって完璧な最初の一冊です.