Einführung in Statistical Learning mit Python

• "An Introduction to Statistical Learning" ist ein breit angelegtes und nicht zu technisches Buch, das die wichtigsten Themen des statistischen Lernens behandelt.
• Dieses Buch eignet sich für alle, die moderne Werkzeuge für die Datenanalyse einsetzen möchten.
• Die erste Ausgabe mit Anwendungen in R wurde 2013 veröffentlicht, die zweite Ausgabe erschien 2021.
• Das Buch wurde in zahlreiche Sprachen übersetzt, darunter Chinesisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Mongolisch, Russisch und Vietnamesisch.
• Die Python-Version des Buchs mit dem Titel "ISLP" wurde 2023 veröffentlicht.
• Jedes Kapitel des Buchs enthält ein Labor, in dem Konzepte mit R oder Python erklärt werden.
• Die Kapitel des Buchs behandeln eine Vielzahl von Themen, darunter Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Auswahl linearer Modelle und Regularisierung, baumbasierte Methoden, Support Vector Machines, Deep Learning, Überlebenszeitanalyse, unüberwachtes Lernen und multiples Testen.
• Das Buch wurde gemeinsam von Gareth James, John H. Harland Dean, Daniela Witten, Trevor Hastie und Rob Tibshirani verfasst; für die Python-Version kam Jonathan Taylor neu hinzu.
• Das Buch ist in gedruckter Form und in digitalen Formaten erhältlich, und die PDF-Datei kann kostenlos heruntergeladen werden.

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Hacker-News-Kommentare

• Dieses Buch, das darauf hinzuweisen scheint, dass viele Menschen mit großem Interesse an KI die grundlegenden Konzepte nicht wirklich tief verstehen, erhält in den Kommentaren einen hohen Empfehlungsgrad.
• Das Buch ist eine Aktualisierung eines beliebten ursprünglich in R verfassten Textes und wird sehr empfohlen, um die theoretischen Aspekte des klassischen maschinellen Lernens zu lernen.
• Das gesamte Buch kann legal als PDF heruntergeladen werden.
• Das Buch gilt als das beste Einsteigerlehrbuch zu klassischen Methoden des maschinellen Lernens für Studierende mit Grundkenntnissen in Statistik, linearer Algebra und Programmierung.
• Einige Nutzer bevorzugen für maschinelles Lernen andere Lehrbücher wie die von Bishop oder Murphy.
• Von einer früheren Version dieses Buches gibt es eine YouTube-Reihe, die auch ohne das Buch angesehen werden kann und zusätzliche Einblicke bietet.
• Die Python-Version dieses Buches ist eine gute Nachricht für Menschen, die kein R kennen und nur Python beherrschen. Für sie ist es das perfekte erste Buch.