Elementos das alternativas de aprendizagem estatística

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O Elements of Statistical Learning (ESL) é um livro com amplitude e profundidade fantásticas. Ele aborda o essencial dos métodos muito modernos, citando os documentos onde esses estudos originais ocorrem. No entanto, eu realmente acho a linguagem do livro muito, muito proibitiva. Eu acredito que existe uma maneira mais fácil de discutir conceitos. Acho a ESL simplesmente demais demais. Alguém pode sugerir alternativas mais amigáveis ​​aos não iniciados?

Encontrei o irmão de ESL: Introdução à Aprendizagem Estatística. Esse é o tom que quero ler e entender. É flexível, sem emburrecer as coisas. Algo semelhante ao Intro to SL?

self-study statistical-learning cgo
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Você pode dizer mais sobre o que procura e que não encontra em Introdução à aprendizagem estatística?
Matthew Drury
Existem certas seções no ESL que não são encontradas na introdução. Talvez porque seja "além" ser uma introdução. Por exemplo, as seções que falam sobre regressão de classificação reduzida não são mencionadas na Introdução, mas são discutidas detalhadamente no ESL. No entanto, (minha impressão é que) a escrita em ESL é feita de uma maneira que sobrecarrega o leitor em vez de inspirá-lo. Claro que essa é apenas a minha opinião e pode não ser verdadeira para outros leitores.
cgo 31/05
Notei também que, no capítulo 3, o ESL salta de sistemas de saída únicos para vários sistemas de saída e novamente para saída única. É bastante confuso. E se você já está perdido no meio, a leitura das seções seguintes simplesmente não é produtiva. Pode ser uma carta que devo escrever aos autores.
Cgo 31/05
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Você pode tentar a Modelagem Preditiva Aplicada de Kuhn et al. A sobreposição pode ser considerável.
Spdnl #
A "Introdução à aprendizagem estatística com R" é muito elementar? Por basicamente os mesmos autores.
meh

Respostas:

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Concordo que Uma Introdução à Aprendizagem Estatística tem um tom muito flexível. Você pode querer ler Learning From Data, A Short Course de Yaser Abu-Mostafa et al. Achei este livro e os vídeos do youtube em anexo excelentes.

Por fim, o comentário de spdrnl sobre a Modelagem Preditiva Aplicada por Kuhn é uma boa sugestão. Ainda não o li, mas o examinei e parece um ótimo recurso também.

kmshannon
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Alternativas possíveis:

  • Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina por Christopher Bishop : Não gosto dos sistemas de notação do livro, mas ouvi dizer que o capítulo do modelo gráfico é bom

  • Aprendizado de Máquina: Uma Perspectiva Probabilística por Kevin P. Murphy : como um dicionário, descreva vários métodos de aprendizado de máquina da era pré-profunda

  • Livro de aprendizagem profunda : mais recente, abordando mais sobre a parte de aprendizagem profunda

  • Mergulhe no Deep Learning : possivelmente o mais novo livro de deep learning até agora

Além disso, tente algumas notas do curso:

JP Zhang
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