Book Description: Введение в статистическое обучение с примерами на Python - A Comprehensive Guide to Statistical Learning Introduction: In today's world, technology is evolving at an unprecedented rate, and the amount of data being generated every day is staggering. With the help of advanced computational tools and programming languages like Python, we can now analyze and draw meaningful insights from these vast amounts of data. This book, "Введение в статистическое обучение с примерами на Python" (Introduction to Statistical Learning with Examples in Python), provides a comprehensive guide to statistical learning techniques that have emerged in the past 20 years, making it an essential resource for anyone looking to stay ahead in the field of data analysis. The Need for Statistical Learning: As technology continues to advance, the need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge becomes more crucial than ever. With the rapid pace of innovation, it's easy to get left behind if you don't understand the underlying principles of statistical learning. This book helps bridge that gap by providing a thorough understanding of the most significant approaches in statistics and machine learning, including resampling methods, sparse classification, and regression methods, generalized additive models, tree-based methods, support vector machines, deep learning, survival or reliability analysis, clustering, and multiple hypothesis testing. The Possibility of Developing a Personal Paradigm: The book not only caters to experienced statisticians but also to those who wish to try advanced statistical learning techniques when analyzing their data. It offers real-life examples to help readers grasp the concepts better and apply them in their respective fields.

Введение в статистическое обучение с примерами на Python - Всеобъемлющее руководство по статистическому обучению Введение: В современном мире технологии развиваются с беспрецедентной скоростью, и объем данных, генерируемых каждый день, ошеломляет. С помощью передовых вычислительных инструментов и языков программирования, таких как Python, мы теперь можем анализировать и извлекать значимую информацию из этих огромных объемов данных. Эта книга, «Введение в статистическое обучение с примерами на Питон» (Введение в Статистическое Изучение с Примерами на Питоне), предоставляет подробное руководство по статистическим методам изучения, которые появились за прошлые 20 лет, делая это существенным ресурсом для любого надеющегося быть впереди в области анализа данных. Потребность в статистическом обучении: по мере того, как технологии продолжают развиваться, необходимость в разработке личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний становится как никогда важной. С быстрым темпом инноваций легко отстать, если вы не понимаете основополагающих принципов статистического обучения. Эта книга помогает преодолеть этот пробел, предоставляя полное понимание наиболее значимых подходов в статистике и машинном обучении, включая методы повторной выборки, разреженную классификацию и методы регрессии, обобщенные аддитивные модели, методы на основе деревьев, машины опорных векторов, глубокое обучение, анализ выживаемости или надежности, кластеризация и тестирование нескольких гипотез. Возможность разработки личной парадигмы: Книга предназначена не только для опытных статистиков, но и для тех, кто хочет попробовать передовые методы статистического обучения при анализе своих данных. Он предлагает реальные примеры, чтобы помочь читателям лучше понять концепции и применить их в соответствующих областях.

Introduction à l'apprentissage statistique avec des exemples sur Python - Guide complet de l'apprentissage statistique Introduction : Dans le monde d'aujourd'hui, les technologies évoluent à un rythme sans précédent et la quantité de données générées chaque jour est impressionnante. Avec des outils informatiques de pointe et des langages de programmation comme Python, nous pouvons maintenant analyser et extraire des informations significatives de ces énormes quantités de données. Ce livre, « Introduction à l'apprentissage statistique avec des exemples sur Python » (Introduction à l'étude statistique avec des exemples sur Python), fournit un guide détaillé des méthodes d'étude statistique qui sont apparues au cours des 20 dernières années, ce qui en fait une ressource importante pour quiconque espère être en avance dans le domaine de l'analyse des données. Besoin d'apprentissage statistique : à mesure que la technologie continue d'évoluer, la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes devient plus importante que jamais. Avec un rythme rapide d'innovation, il est facile de prendre du retard si vous ne comprenez pas les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique. Ce livre aide à combler cette lacune en fournissant une compréhension complète des approches les plus significatives dans les statistiques et l'apprentissage automatique, y compris les méthodes de rééchantillonnage, la classification dispersée et les méthodes de régression, les modèles additifs généralisés, les méthodes à base d'arbres, les machines de vecteurs de référence, l'apprentissage en profondeur, l'analyse de la survie ou de la fiabilité, le regroupement et le test de plusieurs hypothèses. Possibilité de développer un paradigme personnel : livre est conçu non seulement pour les statisticiens expérimentés, mais aussi pour ceux qui veulent essayer les meilleures pratiques d'apprentissage statistique dans l'analyse de leurs données. Il offre des exemples concrets pour aider les lecteurs à mieux comprendre les concepts et à les appliquer dans leurs domaines respectifs.

Introducción al aprendizaje estadístico con ejemplos en Python - Guía integral del aprendizaje estadístico Introducción: En el mundo actual, la tecnología evoluciona a una velocidad sin precedentes y la cantidad de datos generados cada día es abrumadora. Con herramientas de computación avanzadas y lenguajes de programación como Python, ahora podemos analizar y extraer información significativa de estas enormes cantidades de datos. Este libro, «Introducción al aprendizaje estadístico con ejemplos en Pitón» (Introducción al Estudio Estadístico con Ejemplos en Pitón), proporciona una guía detallada sobre los métodos de estudio estadístico que han aparecido en los últimos 20 , convirtiéndolo en un recurso esencial para cualquier persona que espera estar por delante en el campo del análisis de datos. Necesidad de aprendizaje estadístico: a medida que la tecnología continúa evolucionando, la necesidad de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno se vuelve más importante que nunca. Con un ritmo rápido de innovación, es fácil quedarse atrás si no se comprenden los principios fundamentales del aprendizaje estadístico. Este libro ayuda a superar esta brecha al proporcionar una comprensión completa de los enfoques más significativos en estadística y aprendizaje automático, incluyendo técnicas de muestreo repetido, clasificación y técnicas de regresión dispersas, modelos aditivos generalizados, técnicas basadas en árboles, máquinas de vectores de referencia, aprendizaje profundo, análisis de supervivencia o confiabilidad, agrupamiento y pruebas de múltiples hipótesis. Posibilidad de desarrollar un paradigma personal: libro está diseñado no solo para estadísticos experimentados, sino también para aquellos que quieren probar técnicas avanzadas de aprendizaje estadístico al analizar sus datos. Ofrece ejemplos reales para ayudar a los lectores a comprender mejor los conceptos y aplicarlos en áreas relevantes.

Introduzione all'apprendimento statistico con esempi su Python - Guida completa all'apprendimento statistico Introduzione: Nel mondo moderno la tecnologia evolve ad una velocità senza precedenti e la quantità di dati generati ogni giorno è impressionante. Grazie agli strumenti avanzati di elaborazione e ai linguaggi di programmazione come Python, possiamo ora analizzare e recuperare informazioni importanti da queste enormi quantità di dati. Questo libro, «Introduzione alla formazione statistica con esempi di Piton» (Introduzione allo studio statistico con Esempi di Piton), fornisce una guida dettagliata ai metodi statistici di studio emersi negli ultimi 20 anni, rendendo questo una risorsa essenziale per chiunque sperasse di essere avanti nell'analisi dei dati. Necessità di apprendimento statistico: con l'evoluzione della tecnologia, la necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna diventa più importante che mai. Con il rapido ritmo dell'innovazione, è facile rimanere indietro se non si comprendono i principi fondamentali dell'apprendimento statistico. Questo libro aiuta a superare questa lacuna fornendo una comprensione completa degli approcci più significativi nelle statistiche e nell'apprendimento automatico, compresi i metodi di ripetizione, la classificazione e i metodi di regressione sparsi, i modelli additivi generalizzati, i metodi basati su alberi, i vettori di supporto, l'apprendimento approfondito, l'analisi della sopravvivenza o dell'affidabilità, il clustering e il test di più ipotesi. Possibilità di sviluppare un paradigma personale: non solo per statistici esperti, ma anche per coloro che desiderano provare le migliori tecniche di apprendimento statistico nell'analisi dei propri dati. Offre esempi reali per aiutare i lettori a comprendere meglio i concetti e applicarli nei rispettivi campi.

Einführung in das statistische rnen mit Beispielen in Python - Ein umfassender itfaden für das statistische rnen Einführung: In der heutigen Welt entwickelt sich die Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit und die Menge der täglich generierten Daten ist überwältigend. Mit Hilfe fortschrittlicher Computertools und Programmiersprachen wie Python können wir nun aus diesen riesigen Datenmengen aussagekräftige Informationen analysieren und extrahieren. Dieses Buch, „Einführung in das statistische rnen mit Beispielen auf Python“ (Einführung in das statistische Studium mit Beispielen auf Python), bietet eine detaillierte Anleitung zu statistischen Studienmethoden, die in den letzten 20 Jahren entstanden sind, und macht dies zu einer wesentlichen Ressource für jeden, der hofft, auf dem Gebiet der Datenanalyse führend zu sein. Bedarf an statistischem rnen: Mit fortschreitender Technologie wird die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln, wichtiger denn je. Mit dem schnellen Tempo der Innovation ist es leicht, zurückzufallen, wenn e die grundlegenden Prinzipien des statistischen rnens nicht verstehen. Dieses Buch hilft, diese Lücke zu schließen, indem es ein umfassendes Verständnis der wichtigsten Ansätze in Statistik und maschinellem rnen bietet, einschließlich Re-Sampling-Techniken, spärlicher Klassifikation und Regressionsmethoden, generalisierter additiver Modelle, baumbasierter Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Deep arning, Überlebens- oder Zuverlässigkeitsanalyse, Clustering und Testen mehrerer Hypothesen. Die Möglichkeit, ein persönliches Paradigma zu entwickeln: Das Buch richtet sich nicht nur an erfahrene Statistiker, sondern auch an diejenigen, die fortgeschrittene statistische rntechniken bei der Analyse ihrer Daten ausprobieren möchten. Es bietet reale Beispiele, um den sern zu helfen, Konzepte besser zu verstehen und in ihren jeweiligen Bereichen anzuwenden.

Wprowadzenie do nauki statystycznej z przykładami w Pythonie - Kompleksowy przewodnik po nauce statystycznej Wprowadzenie: W dzisiejszym świecie technologia rozwija się w niespotykanym tempie, a ilość danych generowanych każdego dnia jest oszałamiająca. Dzięki zaawansowanym narzędziom obliczeniowym i programom, takim jak Python, możemy teraz analizować i wyodrębniać znaczące informacje z tych ogromnych ilości danych. Ta książka, „Wprowadzenie do uczenia się statystycznego z przykładami w Pythonie” (Wprowadzenie do uczenia się statystycznego z przykładami w Pythonie), zawiera szczegółowy przewodnik po metodach statystycznych uczenia się, które pojawiły się w ciągu ostatnich 20 lat, czyniąc z tego istotny zasób dla każdego, kto ma nadzieję być przed nami w dziedzinie analizy danych. Potrzeba uczenia się statystycznego: W miarę rozwoju technologii potrzeba opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy staje się ważniejsza niż kiedykolwiek. Z szybkim tempem innowacji łatwo jest pozostać w tyle, jeśli nie rozumiesz podstawowych zasad uczenia się statystycznego. Ta książka pomaga zlikwidować tę lukę, zapewniając pełne zrozumienie najistotniejszych podejść w statystyce i uczeniu maszynowym, w tym metod resampling, rzadkiej klasyfikacji i metod regresji, uogólnionych modeli addytywnych, metod opartych na drzewie, wsparcia maszyn wektorowych, głębokiego uczenia się, analizy przeżycia lub niezawodności, klastrowania i wielu testów hipotezy. Możliwość opracowania osobistego paradygmatu: Książka przeznaczona jest nie tylko dla doświadczonych statystyków, ale także dla tych, którzy chcą spróbować zaawansowanych metod szkolenia statystycznego podczas analizy swoich danych. Oferuje przykłady w świecie rzeczywistym, aby pomóc czytelnikom lepiej zrozumieć koncepcje i zastosować je w swoich dziedzinach.

''

Python'da Örneklerle İstatistiksel Öğrenmeye Giriş - İstatistiksel Öğrenmeye Kapsamlı Bir Kılavuz Giriş: Günümüz dünyasında, teknoloji benzeri görülmemiş bir oranda ilerlemektedir ve her gün üretilen veri miktarı şaşırtıcıdır. Gelişmiş bilgi işlem araçları ve Python gibi programlama dilleri ile artık bu büyük miktarda veriden anlamlı bilgileri analiz edebilir ve çıkarabiliriz. Bu kitap, "Python'daki Örneklerle İstatistiksel Öğrenmeye Giriş" (Python'daki Örneklerle İstatistiksel Öğrenmeye Giriş), son 20 yılda ortaya çıkan istatistiksel öğrenme yöntemlerine ayrıntılı bir rehber sunarak, bunu veri analizi alanında önde olmayı umut eden herkes için önemli bir kaynak haline getirmektedir. İstatistiksel öğrenme ihtiyacı: Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı her zamankinden daha önemli hale geliyor. İnovasyonun hızlı temposuyla, istatistiksel öğrenmenin temel ilkelerini anlamıyorsanız geride kalmak kolaydır. Bu kitap, yeniden örnekleme yöntemleri, seyrek sınıflandırma ve regresyon yöntemleri, genelleştirilmiş katkı modelleri, ağaç tabanlı yöntemler, destek vektör makineleri, derin öğrenme, hayatta kalma veya güvenilirlik analizi, kümeleme ve çoklu hipotez testleri dahil olmak üzere istatistik ve makine öğreniminde en alakalı yaklaşımların tam olarak anlaşılmasını sağlayarak bu boşluğu kapatmaya yardımcı olur. Kişisel bir paradigma geliştirme olasılığı: Kitap sadece deneyimli istatistikçiler için değil, aynı zamanda verilerini analiz ederken ileri istatistiksel eğitim yöntemlerini denemek isteyenler için de tasarlanmıştır. Okuyucuların kavramları daha iyi anlamalarına ve kendi alanlarına uygulamalarına yardımcı olmak için gerçek dünya örnekleri sunar.

مقدمة للتعلم الإحصائي مع أمثلة في بايثون - دليل شامل لمقدمة التعلم الإحصائي: في عالم اليوم، تتقدم التكنولوجيا بمعدل غير مسبوق، وكمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم مذهلة. باستخدام أدوات الحوسبة المتقدمة ولغات البرمجة مثل Python، يمكننا الآن تحليل واستخراج معلومات ذات مغزى من هذه الكميات الهائلة من البيانات. يقدم هذا الكتاب، «مقدمة للتعلم الإحصائي مع أمثلة في بايثون» (مقدمة للتعلم الإحصائي مع أمثلة في بايثون)، دليلاً مفصلاً للطرق الإحصائية للتعلم التي ظهرت على مدار السنوات 20 الماضية، مما يجعل هذا موردًا أساسيًا لأي شخص يأمل في أن يكون متقدمًا في مجال تحليل البيانات. الحاجة إلى التعلم الإحصائي: مع استمرار تطور التكنولوجيا، أصبحت الحاجة إلى وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة أكثر أهمية من أي وقت مضى. مع الوتيرة السريعة للابتكار، من السهل التخلف إذا لم تفهم المبادئ الأساسية للتعلم الإحصائي. يساعد هذا الكتاب في سد هذه الفجوة من خلال توفير فهم كامل لأهم الأساليب في الإحصاء والتعلم الآلي، بما في ذلك طرق إعادة الصقل، وأساليب التصنيف والتراجع المتناثرة، والنماذج المضافة المعممة، والطرق القائمة على الأشجار، وآلات ناقلات الدعم، والتعلم العميق، والبقاء أو تحليل الموثوقية، والتجميع، واختبار الفرضيات المتعددة. إمكانية تطوير نموذج شخصي: الكتاب مخصص ليس فقط للإحصائيين ذوي الخبرة، ولكن أيضًا لأولئك الذين يرغبون في تجربة طرق التدريب الإحصائي المتقدمة عند تحليل بياناتهم. يقدم أمثلة من العالم الحقيقي لمساعدة القراء على فهم المفاهيم بشكل أفضل وتطبيقها على مجالاتهم الخاصة.

以Python為例的統計學習簡介-綜合統計學習指南介紹：在當今世界，技術以前所未有的速度發展，每天生成的數據量驚人。借助諸如Python之類的高級計算工具和編程語言，我們現在可以從這些龐大的數據中分析和檢索有意義的信息。這本書是《統計學習入門與皮頓的例子》（統計研究入門與皮頓的例子），提供了過去20中出現的統計研究方法的詳細指南，使其成為任何希望在數據分析領域取得領先的人的重要資源。統計學教育的必要性：隨著技術的不斷發展，人們比以往任何時候都更加需要建立一個個人範式來認識現代知識的技術發展。如果你不理解統計學習的基本原則，創新的速度很快就很容易落後。本書通過提供對統計和機器學習中最重要方法的完整見解，包括重新采樣方法，稀疏分類和回歸方法，廣義加法模型，基於樹的方法，參考向量機，深度學習，存活率或可靠性分析，聚類和測試多個假設。個人範式發展的可能性：該書不僅面向經驗豐富的統計學家，而且面向那些希望在分析數據時嘗試高級統計學習方法的人。它提供了真實的示例，以幫助讀者更好地理解概念並將其應用於相關領域。