แนะนำการเรียนรู้เชิงสถิติด้วย Python

 (statlearning.com)
3 คะแนน โดย GN⁺ 2023-07-11 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • "An Introduction to Statistical Learning" เป็นหนังสือที่ครอบคลุมหัวข้อสำคัญของการเรียนรู้เชิงสถิติในวงกว้างและไม่เน้นเชิงเทคนิคมากนัก
  • หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับทุกคนที่ต้องการใช้เครื่องมือสมัยใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูล
  • ฉบับพิมพ์ครั้งแรกที่มีแบบฝึกประยุกต์ด้วย R ตีพิมพ์ในปี 2013 และฉบับที่สองตีพิมพ์ในปี 2021
  • หนังสือเล่มนี้ได้รับการแปลเป็นหลายภาษา เช่น จีน อิตาลี ญี่ปุ่น เกาหลี มองโกเลีย รัสเซีย และเวียดนาม
  • หนังสือเวอร์ชัน Python ชื่อ "ISLP" ตีพิมพ์ในปี 2023
  • แต่ละบทของหนังสือมีห้องปฏิบัติการที่อธิบายแนวคิดโดยใช้ R หรือ Python
  • บทต่าง ๆ ของหนังสือครอบคลุมหัวข้อมากมาย เช่น regression, classification, วิธีการ resampling, การเลือก linear model และ regularization, วิธีการแบบ tree-based, support vector machine, deep learning, survival analysis, unsupervised learning และ multiple testing
  • หนังสือเล่มนี้เขียนร่วมกันโดย Gareth James, John H. Harland Dean, Daniela Witten, Trevor Hastie และ Rob Tibshirani ส่วนเวอร์ชัน Python มี Jonathan Taylor เข้าร่วมเพิ่มเติม
  • หนังสือเล่มนี้สามารถซื้อได้ทั้งแบบเล่มพิมพ์และดิจิทัล และสามารถดาวน์โหลดไฟล์ PDF ได้ฟรี

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2023-07-11
ความคิดเห็นจาก Hacker News
  • หนังสือเล่มนี้ได้รับการแนะนำในคอมเมนต์อย่างมาก ซึ่งสะท้อนว่าหลายคนที่สนใจปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนจะยังไม่เข้าใจแนวคิดพื้นฐานอย่างลึกซึ้ง
  • หนังสือเล่มนี้เป็นฉบับปรับปรุงของตำรายอดนิยมที่เดิมเขียนด้วย R และขอแนะนำอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้แง่มุมเชิงทฤษฎีของแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิม
  • สามารถดาวน์โหลดหนังสือทั้งเล่มในรูปแบบ PDF ได้อย่างถูกกฎหมาย
  • หนังสือเล่มนี้ถือเป็นตำราเบื้องต้นที่ดีที่สุดเล่มหนึ่งเกี่ยวกับวิธีการแมชชีนเลิร์นนิงแบบคลาสสิก สำหรับนักศึกษาที่มีความรู้พื้นฐานด้านสถิติ พีชคณิตเชิงเส้น และการเขียนโค้ด
  • ผู้ใช้บางคนชอบตำราเล่มอื่นสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เช่น ของ Bishop หรือ Murphy
  • หนังสือฉบับก่อนหน้านี้มีซีรีส์บน YouTube ที่สามารถรับชมได้แม้ไม่มีตัวหนังสือ และให้มุมมองเพิ่มเติม
  • เวอร์ชัน Python ของหนังสือเล่มนี้เป็นข่าวดีสำหรับผู้ที่ไม่รู้ R และรู้แค่ Python และเป็นหนังสือเล่มแรกที่เหมาะกับพวกเขามาก