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Dieses Buch hat 1 Empfehlung

Nassim Nicholas Taleb (Flaneur)

Sehr umfassend, ausreichend technisch, um den größten Teil des maschinellen Lernens zu verstehen. Sehr nützlich als Nachschlagewerk (eigentlich gibt es kein anderes vollständiges Nachschlagewerk).

Die Autoren sind die Realität (Tibshirani ist derjenige hinter der LASSO-Regularisierungstechnik). Verwendet einige mathematische Statistiken ohne den Aufwand der Maßtheorie und vermeidet die offensichtlichen, aber komplizierten Beweise.

Ich besitze zwei Exemplare dieser Ausgabe, eines fürs Büro, eines für mein Haus, und die Autoren stellen Reisenden wie mir großzügig das PDF zur Verfügung.

Amazon-Beschreibung

Dieses Buch beschreibt die wichtigen Ideen in einer Vielzahl von Bereichen wie Medizin, Biologie, Finanzen und Marketing in einem gemeinsamen konzeptionellen Rahmen. Während der Ansatz statistisch ist, liegt der Schwerpunkt eher auf Konzepten als auf Mathematik. Es werden viele Beispiele gegeben, wobei Farbgrafiken großzügig verwendet werden. Es ist eine wertvolle Ressource für Statistiker und alle, die sich für Data Mining in Wissenschaft oder Industrie interessieren. Die Abdeckung des Buches ist breit gefächert, von überwachtem Lernen (Vorhersage) bis hin zu unüberwachtem Lernen.

Zu den vielen Themen gehören neuronale Netze, Support Vector Machines, Klassifikationsbäume und Boosting – die erste umfassende Behandlung dieses Themas in einem Buch. Diese große Neuausgabe enthält viele Themen, die im Original nicht behandelt wurden, darunter grafische Modelle, Random Forests, Ensemble-Methoden, Regression mit kleinsten Winkeln und Pfadalgorithmen für das Lasso, nicht negative Matrixfaktorisierung und spektrales Clustering. Es gibt auch ein Kapitel über Methoden für "breite" Daten (p größer als n), einschließlich mehrfacher Tests und falscher Entdeckungsraten.

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Quellen

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