經典教材《统计學習导論》第二版来了,新增深度學習等内容,免费...
經典的《统计进修导論》又出第二版了，比拟于初版，新版增长了深度擦鞋神器,进修、保存阐發、多重測試等内容，可免费下载。斯坦福經典课本《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称為頻率學派的统计进修「圣經」，由 Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 這三位大家配合完成。這本书先容了神經收集、支撑向量機、分類树和 boosting、圖模子、随機丛林等各種呆板进修算法，可以帮忙读者领會呆板进修算法全貌。
可是因為這本书触及大量的公式、矩阵推导等很多比力難以理解的内容，比力合适在数學科學方面受過高档练習的白芸豆減肥,小我，而對付初學者而言，进修起来比力坚苦，是以，Trevor Hastie 等人又寫了一本入門级的《Introduction to Statistical Learning with R（统计进修导論：基于 R 利用）》（ISL），帮忙更多的人尽快上手。
ISL 弱化了数學推导的细節，更注意法子的利用，至關于 ESL 的导读版，在入門读者中很受接待。每一個章節都包括一個實行，用 R 说話實現。這些實行為读者供给了贵重的實践履历。
今朝，该书已被翻译成多國说話，包含中文、意大利文、日文、韩文、俄文和越南文等。
如今，ISL 又更新到了第二版（ISLRv2），比拟于初版，第二版增长了深度进修（第 10 章）、保存阐發（第 11 章）、多重測試（第 13 章）。ISLRv2 還大幅扩大了初版的一些章節：朴實贝叶斯和廣义線性模子的處置（第 4 章），贝叶斯加性回归树（第 8 章），矩阵补全（第 12 章）。
别的，ISLRv2 已更新了全部 R 代码實行。
册本地點：
網友死力举薦：很是好，這是一本很棒的入門册本。
册本先容
全书多達 597 页，共 13 個章節，重要包含：
统计进修；
線性回归；
分類；
重采样法子；
線性模子選擇與正則化；
非線性模子；
基于树的法子；
支撑向量機；
深度进修；
保存阐發和删失数据；
無监視进修；
多重測試。
详细而言，本书第 2 章先容了统计进修暗地里的根基術語和觀點，别的還先容了 k - 近来邻分類器，這是一種很是简略的法子，在處置很多問題上都很是有用。
第 3 章和第 4 章先容了用于回归和分類的經典線性法子。详细地，第 3 章回首了線性回归，這是所有回归法子的根基動身點；第 4 章會商了两個最首要的經典分類法子，逻辑回归和線性辨别阐發。
所有统计进修环境中的一個焦點問題是為给定的利用步伐選擇最好法子。是以，第 5 章先容了交织驗證和 bootstrap，它們可用于估量多種分歧法子的正确性以選擇最好法子。
第 6 章斟酌了很多線性法子，包含經典的和更現代的線性法子，它們供给了對尺度線性回归的潜伏改良，包含岭回归、主成份回归和 Lasso 等。
残剩章節重要长短線性统计进修。第 7 章起首先容了一些非線性法子，這些法子可以很好地解决只有一個输入變量的問題，然後展現了若何利用這些法子来拟合有多個输入的非線性加性模子。
第 8 章钻研了基于树的法子，包含 bagging、boosting 和随機丛林。
第 9 章先容了支撑向量機等内容。
第 10 章先容了深度进修，這是一種非線性回归和分類的法子，比中正抽水肥,年来遭到了遍及的存眷。
第 11 章探究了保存阐發，這是一種回归法子，專門用于输出變量被删失的环境，即不彻底察看。
第 12 章先容了無监視設置，此中在無监視設置中有输入變量，但没有输出變量。出格地，作者提出了主成份阐發、k - 均值聚類和條理聚類。最後，第 13 章會商了多重假如查驗這個很是首要的話題。
作者先容
册本作者從左到右别離是：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Rob Tibshirani。
Gareth James 是南加州大學马歇尔商學院副院长，重要钻研范畴包含函数型数据阐發、高维回归、市場营销中的统计問題。
Daniela Witten 是一名美國生物统计學家，重要钻研范畴是钻研若何利用呆板进修来理解高维数据。
Trevor Hastie 是斯坦福大學傳授，還曾是 AT&T 贝尔實行室的一位技能职员。2018 年，Hastie 被選為美國國度科學院院士。他的重要钻研范畴是利用统计學。
Rob Tibshirani 是斯坦福大學统计與生物醫學数据科學系的傳授，他曾開辟了用于阐發繁杂数据集的统计东西。
册本目次：
NVIDIA對話式AI開辟东西NeMo的利用
開源东西包 NeMo 是一個集成主動語音辨認（ASR）、天然说話處置（NLP）和語音合成（TTS）的對話式 AI 东西包，便于開辟者開箱即用，仅用几行代码即可以便利快速的完成對話式 AI 場景中的相干使命。
8月12日起頭，英伟達專家将带来三期直播分享，經由過程理論解读和實战演示，展現若何利用 NeMo 快速完成文天职類使命、快速構建智能問答體系、構建智能對話呆板人。
直播链接：（點击浏览原文直達）
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交换答疑群：直播間详情页扫码便可参加。
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