Eine Einführung in das statistische Lernen: mit Anwendungen in R (Englisch, Hardcover)

Eine Einführung in das statistische Lernen bietet einen leicht verständlichen Überblick über das Feld des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Instrumentarium für das Verständnis der riesigen und komplexen Datensätze, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen von der Biologie über Finanzen und Marketing bis hin zur Astrophysik entstanden sind.. Dieses Buch stellt einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen vor. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifizierung, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support Vector Machines, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, Multiple Testing und mehr. Farbgrafiken und Beispiele aus der Praxis veranschaulichen