Értékelés:
A könyv vegyes kritikákat kapott, kiemelve annak hasznosságát a statisztika tanításában, különösen a Python használatával. Míg sok kritikus dicsérte a tartalom mélységét és a gyakorlati meglátásokat, a rossz kötéssel és minőségellenőrzéssel kapcsolatos problémák néhány olvasó számára rontották az élményt. Emellett kritikák érték a Python-részt, amelyet egyesek elavultnak és felesleges csomagokra támaszkodónak találtak.
Előnyök:⬤ Kiváló tartalmi mélység a statisztikák terén, ami alkalmassá teszi az önálló tanulásra.
⬤ Kiváló minőségű kemény borító színes vizualizációval (ha megfelelő állapotban kapjuk meg).
⬤ Gyakorlati megközelítés a Python nyelv használatával készült példákkal, így ideális az adattudomány és az analitika számára.
⬤ Jó bevezető anyag, amely elkerüli a túlterhelő matematikát, így vonzó a kezdők számára.
⬤ További támogató források online elérhetők.
⬤ Több kritikus rosszul bekötött vagy sérült példányt kapott a könyvből.
⬤ A Python-szakaszt kritizálták, mert elavult, és a bevett gyakorlatok helyett egy kényelmetlen ISLP csomagra támaszkodik.
⬤ Néhány példány fekete-fehérben érkezett a színes nyomtatás elvárása ellenére, ami zavarhoz és vizuális áttekinthetőségi problémákhoz vezetett.
⬤ A papír és a kötés minőségével kapcsolatos problémákról több felhasználó is beszámolt.
(19 olvasói vélemény alapján)
An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python
Az An Introduction to Statistical Learning közérthető áttekintést nyújt a statisztikai tanulás területéről, amely alapvető eszközkészletet jelent a hatalmas és összetett adathalmazok értelmezéséhez, amelyek az elmúlt húsz évben a biológiától a pénzügyekig, a marketingig és az asztrofizikáig terjedő területeken jelentek meg. A könyv a legfontosabb modellezési és előrejelzési technikák közül mutat be néhányat, a vonatkozó alkalmazásokkal együtt.
A témakörök között szerepel a lineáris regresszió, az osztályozás, az újramintázási módszerek, a zsugorítási megközelítések, a faalapú módszerek, a támogató vektorgépek, a klaszterezés, a mélytanulás, a túlélési elemzés, a többszörös tesztelés és még sok más. A bemutatott módszerek illusztrálására színes grafikonok és valós példák szolgálnak. Ez a könyv a statisztikusoknak és a nem statisztikusoknak egyaránt szól, akik a legmodernebb statisztikai tanulási technikákat szeretnék alkalmazni adataik elemzéséhez.
A szerzők közül négyen közösen írták az An Introduction to Statistical Learning, With Applications in R (ISLR) című könyvet, amely világszerte az egyetemi és főiskolai tantermek egyik alapkövévé, valamint az adattudósok fontos szakkönyvévé vált. Sikerének egyik kulcsa az volt, hogy minden fejezet tartalmaz egy-egy útmutatót a bemutatott elemzések és módszerek R tudományos számítási környezetben történő megvalósításához.
Az elmúlt években azonban a Python az adattudomány népszerű nyelvévé vált, és egyre nagyobb igény mutatkozott az ISLR Python-alapú alternatívája iránt. Ezért ez a könyv (ISLP) ugyanazt az anyagot tartalmazza, mint az ISLR, de Pythonban megvalósított laboratóriumokkal.
Ezek a laborok mind a Python kezdő, mind a tapasztalt felhasználók számára hasznosak lesznek.
