Hastie / Tibshirani / Friedman / Escritor
Este libro describe las ideas importantes en una variedad de campos como la medicina, la biologÃa, las finanzas y el marketing en un marco conceptual común. Si bien el enfoque es estadÃstico, el énfasis está en los conceptos más que en las matemáticas. Se dan muchos ejemplos, con un uso liberal de gráficos en color.
Es un recurso valioso para los estadÃsticos y cualquier persona interesada en la minerÃa de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) hasta el aprendizaje no supervisado. Los muchos temas incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de clasificación y refuerzo, el primer tratamiento integral de este tema en cualquier libro.
Esta importante nueva edición presenta muchos temas no cubiertos en el original, incluidos modelos gráficos, bosques aleatorios, métodos de conjunto, regresión de ángulo mÃnimo y algoritmos de ruta para el lazo, factorización matricial no negativa y agrupamiento espectral. También hay un capÃtulo sobre métodos para datos "amplios" (p mayor que n), que incluyen pruebas múltiples y tasas de descubrimiento falso.
