Aprendizaje estadístico con matemáticas y R: 100 ejercicios para construir la lógica

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Título original:

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

Contenido del libro:

La habilidad más crucial para el aprendizaje automático y la ciencia de datos es la lógica matemática para captar su esencia, más que el conocimiento y la experiencia. Este libro de texto aborda la esencia del aprendizaje automático y la ciencia de datos mediante la consideración de problemas matemáticos y la construcción de programas en R.

Como parte preliminar, el capítulo 1 proporciona una introducción concisa al álgebra lineal, que ayudará a los principiantes a seguir leyendo los siguientes capítulos principales. Los capítulos siguientes presentan temas esenciales del aprendizaje estadístico: regresión lineal, clasificación, remuestreo, criterios de información, regularización, regresión no lineal, árboles de decisión, máquinas de vectores soporte y aprendizaje no supervisado.

Cada capítulo formula y resuelve matemáticamente problemas de aprendizaje automático y construye los programas. El cuerpo de un capítulo va acompañado de pruebas y programas en un apéndice, con ejercicios al final del capítulo. Dado que el libro está cuidadosamente organizado para proporcionar las soluciones a los ejercicios de cada capítulo, los lectores pueden resolver el total de 100 ejercicios simplemente siguiendo el contenido de cada capítulo.

Este libro de texto es adecuado para un curso de licenciatura o posgrado que conste de unas 12 clases. Escrito en un estilo fácil de seguir y autocontenido, este libro será también un material perfecto para el aprendizaje independiente.