کتاب An Introduction to Statistical Learning

تمرکز مطلق بر روی حل مسائل دنیای واقعی با کارگاه‌های کامپیوتری

این کتاب برای کسانی است که می‌خواهند روش‌های یادگیری آماری را روی مسائل واقعی اعمال کنند. برای تحقق این هدف، بخشی از هر فصل به کارگاه‌های کامپیوتری اختصاص یافته است که خواننده را قدم‌به‌قدم در پیاده‌سازی واقعی متدها هدایت می‌کند. زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده در این کارگاه‌ها زبان آر (R) است؛ زیرا این زبان به صورت رایگان در دسترس است، قدرت بالایی در پیاده‌سازی مدل‌ها دارد و به عنوان زبان اول آمارشناسان جهان، جدیدترین متدها ابتدا در آن عرضه می‌شوند.

سرفصل‌های جامع و تحلیلی کتاب

سلسله‌مراتب مطالب به گونه‌ای تدوین شده است که دانشجو گام‌به‌گام مهارت‌های تحلیل را پله‌گذاری کند.

مبانی و ستون‌های اصلی تحلیل

کتاب با بررسی مفهوم یادگیری آماری و تفاوت‌های مدل‌های نظارت‌شده و نظارت‌نشده آغاز می‌شود. سپس در بخش‌های بعدی، مفاهیم حیاتی رگرسیون خطی ساده و چندگانه به عنوان سنگ‌بنای مدل‌سازی پیش‌بینی بررسی می‌شوند تا خواننده آمادگی کامل را برای مباحث پیچیده‌تر کسب کند.

مدل‌های دسته‌بندی و روش‌های بازنمایی

در این بخش، متدهای دسته‌بندی داده‌ها نظیر رگرسیون لجستیک، تحلیل ممیز خطی (LDA) و روش‌های همسایگی بررسی می‌شوند. همچنین روش‌های ارزیابی مدل و بازنمایی داده‌ها مانند تکنیک‌های ارزیابی متقاطع (Cross-Validation) و روش‌های بوت‌استرپ برای سنجش دقیق میزان خطای پیش‌بینی آموزش داده می‌شوند.

انتخاب مدل و روش‌های غیرخطی

مباحث این بخش شامل بهینه‌سازی مدل‌های خطی، روش‌های انتخاب ویژگی، منظم‌سازی از طریق رگرسیون خط‌الرأسی (Ridge) و کمند (Lasso) است. سپس کتاب از مرزهای خطی عبور کرده و به بررسی مدل‌های رگرسیون غیرخطی، چندجمله‌ای‌ها و توابع اسپیلاین می‌پردازد.

مدل‌های مبتنی بر درخت و یادگیری عمیق کاربردی

آموزش جامع مدل‌های درخت تصمیم، جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و روش‌های تقویت‌کننده (Boosting) که از قدرتمندترین ابزارهای پیش‌بینی در صنعت هستند. علاوه بر این، در ویرایش‌های جدید، مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق به زبان ساده و کاربردی گنجانده شده است.

ماشین‌های بردار پشتیبان و یادگیری نظارت‌نشده

بررسی دقیق ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای حل مسائل پیچیده دسته‌بندی. در نهایت، کتاب به سراغ روش‌های یادگیری نظارت‌نشده نظیر تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده‌ها و الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) می‌رود که برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های بدون برچسب کاربرد دارند.

این کتاب برای چه کسانی نگاشته شده است؟

جامعه مخاطبان این اثر بسیار گسترده است و هر کسی که به نوعی با داده و پیش‌بینی سروکار دارد می‌تواند از آن بهره‌مند شود:

دانشمندان داده و تحلیلگران کسب‌وکار

متخصصانی که در بخش‌های مختلف صنعت، مالی، بازاریابی و بهداشت وظیفه استخراج اطلاعات از داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی برای تصمیم‌گیری‌های کلان را بر عهده دارند.

دانشجویان مقاطع مختلف و پژوهشگران علوم غیرریاضی

دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری در رشته‌هایی نظیر زیست‌شناسی، اقتصاد، مدیریت بازرگانی، علوم زمین و روان‌شناسی که نیازمند ابزارهای قدرتمند آماری برای تحلیل پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های خود هستند اما نمی‌خواهند در فرمول‌های پیچیده ریاضی غرق شوند.

تحلیلگران کمی و مهندسان هوش مصنوعی

افرادی که می‌خواهند شهود عمیقی نسبت به کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیدا کنند. همچنین این کتاب می‌تواند به عنوان یک مکمل عالی برای دوره‌های پیشرفته محاسباتی که از کتاب‌های سنگین‌تر استفاده می‌کنند، بکار رود.

برای شروع این کتاب، داشتن اطلاعات در حد یک دوره مقدماتی آمار دانشگاهی کافی است. آشنایی قبلی با زبان‌های برنامه‌نویسی نظیر پایتون یا متلب یک مزیت محسوب می‌شود اما به هیچ وجه پیش‌نیاز نیست؛ زیرا کتاب آموزش زبان برنامه‌نویسی آر را از پایه آغاز می‌کند.

چرا داشتن نسخه فیزیکی این کتاب برای شما ضروری است؟

کتاب حاضر به عنوان یکی از محبوب‌ترین و اثرگذارترین کتاب‌های آموزشی قرن حاضر در حوزه علم داده شناخته می‌شود. یادگیری مدل‌ها از طریق شهود و مثال‌های واقعی، بدون درگیر شدن با پیچیدگی‌های آزاردهنده ریاضی، ویژگی منحصربه‌فرد این اثر است. داشتن نسخه چاپی این کتاب در کتابخانه تخصصی‌تان به شما این امکان را می‌دهد که در زمان انجام پروژه‌های تحلیل داده، به عنوان یک راهنمای همیشگی برای بررسی فرضیات مدل‌ها، درک نقاط ضعف و قوت الگوریتم‌ها و اجرای کدهای استاندارد آر به آن مراجعه کنید و کیفیت خروجی کارهای خود را به سطح بالاتری برسانید.

دسته‌بندی: علوم کامپیوتر، علم داده، یادگیری ماشین، آمار کاربردی

برچسب‌ها: کتاب آموزش یادگیری آماری,برنامه نویسی آر برای علم داده,مدل سازی پیش بینی داده ها,آموزش رگرسیون خطی و لجستیک,تکنیک های کاهش ابعاد داده,الگوریتم های خوشه بندی کاربردی,کتاب یادگیری ماشین به زبان ساده,تحلیل داده های صنعتی با آر,آموزش درخت تصمیم و جنگل تصادفی,روش های منظم سازی لاسو و ریج