Une introduction à l’apprentissage statistique : avec des applications en R par Gareth James, Daniela Witten et Trevor Hastie est un manuel en anglais qui offre une vue d’ensemble claire des techniques d’apprentissage et d’analyse statistiques. Ce livre se concentre sur l’application de méthodes statistiques dans divers domaines et convient aux étudiants ainsi qu’aux professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances en apprentissage statistique.
L’ouvrage aborde des sujets importants tels que la régression linéaire, la classification, le resampling, le shrinkage, les méthodes basées sur les arbres, les machines à vecteurs de support, le clustering et l’apprentissage profond. Des applications pratiques et des graphiques colorés soutiennent la compréhension des techniques. De plus, chaque chapitre contient un tutoriel d’utilisation de R, un logiciel open source populaire pour l’analyse statistique.
Une introduction à l’apprentissage statistique offre une introduction accessible à ces méthodes avancées et est rédigée par des auteurs reconnus dans le domaine. Le livre est utile pour toute personne souhaitant approfondir les techniques d’apprentissage statistique et l’analyse des données.
Il fait le lien avec des sujets tels que Probability and statistics, Mathematical and statistical software, MATHEMATICS / Probability & Statistics / General.
Série : Springer Texts in Statistics