Книга для чтения перед элементами статистического обучения?

50

Основываясь на этом посте , я хочу переварить элементы статистического обучения. К счастью, он доступен бесплатно, и я начал его читать.

У меня недостаточно знаний, чтобы понять это. Можете ли вы порекомендовать книгу, которая является лучшим введением в темы книги? Надеюсь, что-то, что даст мне знания, необходимые для его понимания?

Связанный:

Является ли сильный фон в математике общим требованием для ML?

machine-learning  references 
— неизвестно
источник
12
Я обнаружил, что Линейная алгебра Странга и ее приложения чрезвычайно полезны для понимания матричных манипуляций, которые составляют большую часть элементов.
— richiemorrisroe

Ответы:

18

Я купил, но еще не читал,

S. Marsland, Машинное обучение: Алгоритмическая перспектива , Чепмен и Холл, 2009.

Тем не менее, отзывы являются благоприятными и утверждают, что он более подходит для начинающих, чем другие книги ML, которые имеют большую глубину. Пролистывая страницы, мне кажется, что это хорошо для меня, потому что у меня мало математического фона.

— Стив П
источник
Выглядит отлично - очень доступно.
— B 7
Я скачал и прочитал «образец» - все 19 страниц (вау). Это гораздо легче понять, чем элементы статистического обучения. Определенно, кажется, что я ищу. Благодарю.
— B 7
4
Я внес изменения в ваш вопрос, чтобы привести цитату для книги. Вообще говоря, помещать в ответ такие вещи, как «Мне нравится этот », не рекомендуется, поскольку, если ссылка разорвется, никто не узнает, на что ссылался «этот». Приветствия.
— кардинал
Я только что получил это и начал читать (первые 75 страниц). Это превосходно. Очень легко понять, но достаточно подробно, чтобы быть практичным и полезным. Настоятельно рекомендуется для тех, кто хочет использовать машинное обучение. Именно то, что я искал. Спасибо!
— B 7
39

Авторы «Элемента статистического обучения» выпустили новую книгу (август 2013 г.), предназначенную для пользователей без математического образования. Введение в статистическое обучение: с приложениями в R

Бесплатная PDF-версия этой книги в настоящее время можно найти здесь .

— Брайан
источник
Я собирался предложить это с момента его недавнего выпуска и, очевидно, тесно связан с объективным текстом плаката. Хорошая рекомендация.
— Крис Симокат
3
Более того, авторы объявили, что бесплатный онлайновый PDF-файл этой книги будет доступен с января 2013 года (он используется в MOOC, на котором они работают.)
— Flounderer
16

Я нашел Программирование Коллективного Разума самой простой книгой для начинающих, так как автор Тоби Сегаран сосредоточен на том, чтобы позволить среднему разработчику программного обеспечения максимально быстро испачкать свои руки взломом данных.

Типичная глава: проблема с данными четко описана, после чего следует грубое объяснение того, как работает алгоритм, и, наконец, показано, как создать некоторые идеи с помощью всего нескольких строк кода.

Использование python позволяет достаточно быстро все понять (вам не нужно знать python, серьезно, я тоже раньше не знал). Не думайте, что эта книга сосредоточена только на создании рекомендательной системы. Он также занимается анализом текста / фильтрацией спама / оптимизацией / кластеризацией / проверкой и т. Д. И, следовательно, дает вам четкий обзор основных инструментов каждого майнера данных.

В главе 10 даже рассматриваются данные фондового рынка, но основное внимание не уделяется анализу данных временных рядов. Возможно, единственный недостаток (для вас) этой превосходной книги.

— Штеффен
источник
Он доступен на веб-сайте Safari Books safaribooksonline.com . Благодарю.
— B 7
1
Получил эту книгу и начал прорабатывать ее. Это очень практично. На первых 18 страницах вы реализуете полный (базовый) механизм рекомендаций.
— B 7
Вау, эта книга действительно невероятна. Он учит вас, как реализовать все виды алгоритмов машинного обучения с помощью небольшого кода Python. Одна из самых практичных книг за всю историю. Единственным недостатком является то, что Python был обновлен с момента публикации книги. Он также использует много API, которые также изменились. Поэтому я не думаю, что примеры будут работать без каких-либо настроек.
— B 7
@BSeven спасибо, не знал этого. Я не уверен, предпочитаю ли я книгу, в которой используются уже существующие библиотеки (что, как правило, можно использовать), или собственный код (который работает для всех примеров книг, но может быть менее надежным из-за меньшего количества пользователей).
— Штеффен
1
Я думаю, что в наши дни единственным выбором являются уже существующие библиотеки. Они вездесущи, просты в интеграции, кроссплатформенны, многоязычны и быстры. Кроме того, если у книги есть собственный код, ее гораздо сложнее изменить. Проще изменять звонки в библиотеку. Спасибо за рекомендацию. Это отличный ресурс.
— B 7
13

«Введение в машинное обучение » Э. Алпайдина (MIT Press, 2010, 2-е изд.) Охватывает множество тем с хорошими иллюстрациями (во многом как распознавание образов Бишопа и машинное обучение ).

Кроме того, у Эндрю У. Мура есть несколько хороших руководств по статистическому анализу данных .

— хл
источник
(+1) Не знаю книги, но учебники Эндрю Мур являются большими (и даже иногда развлекая)
— Штеффен
— chl
1
+1 Алпайдин - верный путь. Я был в той же ситуации, что и ОП несколько месяцев назад. Плохо боролся с Тибширани, потом наткнулся на Алпайдина, и с тех пор все стало намного лучше. В конце концов, хотя я думаю, что Tibshirani необходимо прочитать.
— Энди
10

Вся статистика Mayhaps Wasserman будет интересна. Вы можете попробовать книгу по указанной ссылке - и только первые несколько абзацев предисловия сделают жесткую продажу вашему рынку - и вы, вероятно, можете бесплатно скачать книгу через Springer, если вы связаны с университетом.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Ой, не заметил, как древняя эта нить.

— парень
источник
5
Неважно, рекомендация по-прежнему полезна для всех, кто читает ветку (как я; o).
— Дикран Сумчатый
1
Отличная книга, но, если честно, если можно читать и понимать всю статистику , то значительная часть ESL является излишней.
— usεr11852 говорит восстановить Monic
7

Элементы статистического обучения могут быть сложными для чтения, особенно для самообучающихся. В поисках некоторых объяснений во второй главе я наткнулся на следующий ресурс: https://waxworksmath.com/Authors/G_M/Hastie/WriteUp/Weatherwax_Epstein_Hastie_Solution_Manual.pdf . Он содержит более 100 страниц аннотаций и объяснений, которые проясняют некоторые сложные моменты книги. Отличный ресурс для всех, кто читает эту книгу. Этот дополнительный текст включает решения для упражнений.

— Кирилл Дубовиков
источник
5

Я настоятельно рекомендую первый курс по машинному обучению Роджерса и Джиролами. Он охватывает ключевые идеи в очень логичном порядке, с хорошими примерами и с минимальным уровнем математики, чтобы иметь надлежащую основу в основах. Он не имеет широкого охвата некоторых книг, но именно поэтому он так хорош, как вводный текст.

— Дикран Сумчатый
источник
Похоже, хорошая первая книга. И есть версия Kindle.
— B Семь
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.