副読本紹介:Anintroduc,ontoSta,s,callearning

@siero533520160517@東銀座

統計的学習の基礎9P曰く

我々の講義ではプログラム言語としてRとS-Plusを利用している。

統計的学習の基礎9P曰く

我々の講義ではプログラム言語としてRとS-Plusを利用している。本文中には特にコードが出てくるわけじゃない(Webにはちょっとある)データ:h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/data.htmlRパッケージ:h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/Rfun.html

統計的学習の基礎9P曰く

我々の講義ではプログラム言語としてRとS-Plusを利用している。本文中には特にコードが出てくるわけじゃない(Webにはちょっとある)データ:h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/data.htmlRパッケージ:h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/Rfun.html理論も良いんだけど動かしてなんぼでしょ？どっかに講義資料ないの？

・・・よ

！？

あるよ

Anintroduc,ontoSta,s,callearning

h;p://www.amazon.co.jp/IntroducFon-StaFsFcal-Learning-ApplicaFons-StaFsFcs/dp/1461471370/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1463454864&sr=8-1&keywords=An+introducFon+to+StaFsFcal+learning

Anintroduc,ontoSta,s,callearning

h;p://www.amazon.co.jp/IntroducFon-StaFsFcal-Learning-ApplicaFons-StaFsFcs/dp/1461471370/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1463454864&sr=8-1&keywords=An+introducFon+to+StaFsFcal+learning

ちょっと高くない？

お忘れですかカステラ本も英語版はフリー公開だったことを…

Anintroduc,ontoSta,s,callearning

フリーで公開されてます

内容は？

EoSLの内容を絞って、該当箇所についてのRコードおよびその結果をまとめた本目次（headlineのみ）IntroducFon.- StaFsFcal Learning.- Linear Regression.-ClassificaFon.- Resampling Methods.- Linear Model SelecFon andRegularizaFon.- Moving Beyond Linearity.- Tree-Based Methods.-SupportVectorMachines.-UnsupervisedLearning.-Index.

MOOCもあるよ

StanfordOnlineh;ps://lagunita.stanford.edu/courses/HumaniFesSciences/StatLearning/Winter2016/about動画、資料だけならr-bloggersにもまとまってるh;p://www.r-bloggers.com/in-depth-introducFon-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/著者によるLassoの発話が聞けるのはこの動画だけ!?

テストも受けた

Passはしたけど微妙やね…

テストも受けた

Passはしたけど微妙やね…→カステラ本読んで特訓や!

Enjoy!