An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
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Beschreibung
"An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R" von Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani ist ein umfassendes Lehrbuch, das grundlegende Konzepte der statistischen Datenanalyse und des maschinellen Lernens behandelt. Das Buch richtet sich an Leser mit unterschiedlichem Hintergrund, einschließlich Studenten und Fachleuten aus verschiedenen Disziplinen. Die Autoren erklären auf zugängliche Weise die wichtigsten Techniken des statistischen Lernens und ihre Anwendungsmöglichkeiten. Zu den behandelten Themen gehören lineare Regression, Klassifikationsverfahren, Resampling-Methoden, lineare Modellselektion und Regularisierung, nichtlineare Modelle sowie Baum-basierte Methoden. Ein besonderes Merkmal des Buches ist die Integration von Beispielen in der Programmiersprache R, die es dem Leser ermöglichen, die theoretischen Konzepte praktisch anzuwenden. Das Buch legt großen Wert auf Intuition und praktische Anwendungen statt auf mathematische Details und bietet zahlreiche Übungen zur Vertiefung des Gelernten. Es dient als Einführung in das Gebiet des statistischen Lernens und bietet eine solide Grundlage für weiterführende Studien oder Anwendungen im Bereich der Datenwissenschaft.
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