![[Recenzja] The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2549948/c1a-085k3-3437rvvocpw-b7zwq7.jpg)
Show Notes
The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0387848576?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/good-cop-girl-cop-the-secret-life-of-a-police/id1474835316?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Elements+of+Statistical+Learning+Trevor+Hastie+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0387848576/
#kompromisobciążeniewariancja #walidacjakrzyżowa #regularyzacjalasso #lasylosoweiboosting #uczenienienadzorowane #TheElementsofStatisticalLearning
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition to zaawansowany podręcznik statystycznego uczenia się autorstwa Trevora Hastiego, Roberta Tibshiraniego i Jeromea Friedmana. Książka należy do kanonu literatury łączącej statystykę, uczenie maszynowe, eksplorację danych i bioinformatykę. Jej celem nie jest przedstawienie jednego programu ani gotowej recepty na budowę modelu, lecz uporządkowanie metod, które w różnych środowiskach naukowych często funkcjonują pod odmiennymi nazwami. Autorzy pokazują wspólne podstawy problemów predykcji, klasyfikacji, odkrywania struktury danych i oceny modeli. Drugie wydanie rozszerza zakres między innymi o lasy losowe, metody zespołowe, modele graficzne, ścieżki regularyzacji oraz analizę danych szerokich, gdzie liczba zmiennych przekracza liczbę obserwacji. Mimo rygorystycznego charakteru publikacji nacisk pada na rozumienie mechanizmów i kompromisów modelowania. To książka referencyjna dla osób, które chcą wyjść poza powierzchowne używanie algorytmów i analizować, dlaczego dana metoda działa, kiedy zawodzi oraz jak uczciwie mierzyć jej jakość.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0387848576?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/good-cop-girl-cop-the-secret-life-of-a-police/id1474835316?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Elements+of+Statistical+Learning+Trevor+Hastie+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0387848576/
#kompromisobciążeniewariancja #walidacjakrzyżowa #regularyzacjalasso #lasylosoweiboosting #uczenienienadzorowane #TheElementsofStatisticalLearning
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition to zaawansowany podręcznik statystycznego uczenia się autorstwa Trevora Hastiego, Roberta Tibshiraniego i Jeromea Friedmana. Książka należy do kanonu literatury łączącej statystykę, uczenie maszynowe, eksplorację danych i bioinformatykę. Jej celem nie jest przedstawienie jednego programu ani gotowej recepty na budowę modelu, lecz uporządkowanie metod, które w różnych środowiskach naukowych często funkcjonują pod odmiennymi nazwami. Autorzy pokazują wspólne podstawy problemów predykcji, klasyfikacji, odkrywania struktury danych i oceny modeli. Drugie wydanie rozszerza zakres między innymi o lasy losowe, metody zespołowe, modele graficzne, ścieżki regularyzacji oraz analizę danych szerokich, gdzie liczba zmiennych przekracza liczbę obserwacji. Mimo rygorystycznego charakteru publikacji nacisk pada na rozumienie mechanizmów i kompromisów modelowania. To książka referencyjna dla osób, które chcą wyjść poza powierzchowne używanie algorytmów i analizować, dlaczego dana metoda działa, kiedy zawodzi oraz jak uczciwie mierzyć jej jakość.
