مقدمة في التعلم الإحصائي

الوصف

تُعد "مقدمة في التعلم الإحصائي" (ISL) دليلاً شاملاً لمجموعة الأدوات الحيوية للتعلم الإحصائي، وهي ضرورية للتنقل في النطاق المتزايد باستمرار لجمع البيانات عبر مجالات متنوعة. يقدم هذا الكتاب معالجة واسعة وسهلة الوصول للمواضيع الرئيسية، مما يجعله مناسبًا لأي شخص يهدف إلى فهم واستخدام الأدوات المعاصرة لتحليل البيانات.

تم إصدار الطبعة الأولى، ISLR، مع تطبيقات في R، في عام 2013، تلتها طبعة ثانية في عام 2021. وإدراكًا للأهمية المتزايدة لـ Python في علم البيانات، تم نشر طبعة Python (ISLP) في عام 2023. تم تصميم كل طبعة لتعزيز التعلم من خلال التطبيق العملي، مع معامل في نهاية كل فصل. توضح هذه المعامل مفاهيم الفصل باستخدام R أو Python، مما يسمح للقراء باكتساب خبرة عملية.

يغطي الكتاب بشكل منهجي مجموعة واسعة من الموضوعات الأساسية والمتقدمة في التعلم الإحصائي. وتشمل هذه مقدمة لماهية التعلم الإحصائي، وتقنيات الانحدار، وطرق التصنيف، واستراتيجيات إعادة أخذ العينات، واختيار النموذج الخطي والتنظيم، وما وراء النماذج الخطية. تتعمق فصول أخرى في الطرق القائمة على الأشجار، وآلات المتجهات الداعمة، والتعلم العميق، وتحليل البقاء، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والاختبار المتعدد. يضمن هذا النهج المنظم فهمًا شاملاً لمشهد التعلم الإحصائي.

يُعد كتاب ISL، الذي ألفه خبراء رائدون في الإحصاء وعلوم بيانات الطب الحيوي، بما في ذلك غاريث جيمس، ودانييلا فيتن، وتريفور هاستي، وروب تيبشيراني، وجوناثان تايلور (لطبعة Python)، موردًا قيمًا للطلاب والباحثين والممارسين. يؤكد توفر طبعتي R و Python، جنبًا إلى جنب مع الإصدارات المترجمة، على وصوله العالمي وأهميته. الكتاب مثالي للأفراد الذين يسعون إلى بناء أساس قوي في منهجيات تحليل البيانات والتعلم الآلي، مما يمكّنهم من تفسير البيانات والاستفادة منها بفعالية في مجالاتهم الخاصة.

تفاصيل الكتاب

• يغطي تقنيات الانحدار والتصنيف

• يستكشف طرق إعادة أخذ العينات مثل التحقق المتقاطع

• يفصل اختيار النموذج الخطي والتنظيم

• يقدم الطرق القائمة على الأشجار وآلات المتجهات الداعمة

• يتضمن فصولاً عن التعلم العميق وتحليل البقاء

• يتميز بالتعلم غير الخاضع للإشراف والاختبار المتعدد

• معامل عملية متاحة في R و Python

• الطبعة الثانية من ISLR مع R نُشرت في عام 2021

• طبعة ISLP مع Python نُشرت في عام 2023

• مترجم إلى لغات متعددة

• المؤلفون شخصيات رائدة في الإحصاء وعلوم البيانات

لمن هذا الكتاب

• أساسيات تحليل البيانات
• مقدمة في التعلم الآلي
• برمجة R للإحصاء
• Python لعلم البيانات
• الدراسة الأكاديمية
• التطوير المهني
• اختيار النموذج والتنظيم
• استكشاف التعلم غير الخاضع للإشراف