Apprendimento statistico con matematica e R: 100 esercizi per costruire la logica

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Titolo originale:

Statistical Learning with Math and R: 100 Exercises for Building Logic

Contenuto del libro:

L'abilità più importante per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati è la logica matematica per coglierne l'essenza, piuttosto che la conoscenza e l'esperienza. Questo libro di testo si avvicina all'essenza dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati considerando i problemi matematici e costruendo programmi R.

Come parte preliminare, il Capitolo 1 fornisce un'introduzione concisa all'algebra lineare, che aiuterà i principianti a proseguire la lettura nei capitoli principali successivi. I capitoli successivi presentano argomenti essenziali dell'apprendimento statistico: regressione lineare, classificazione, ricampionamento, criteri di informazione, regolarizzazione, regressione non lineare, alberi decisionali, macchine a vettori di supporto e apprendimento non supervisionato.

Ogni capitolo formula e risolve matematicamente i problemi di apprendimento automatico e costruisce i programmi. Il corpo di un capitolo è accompagnato da prove e programmi in appendice, con esercizi alla fine del capitolo. Poiché il libro è organizzato in modo da fornire le soluzioni agli esercizi in ogni capitolo, i lettori possono risolvere il totale di 100 esercizi seguendo semplicemente il contenuto di ogni capitolo.

Questo libro di testo è adatto a un corso di laurea o di specializzazione composto da circa 12 lezioni. Scritto in uno stile facile da seguire e autonomo, questo libro sarà anche il materiale perfetto per l'apprendimento indipendente.