Elements Of Statistical Learning Data

In deze uitgebreide en herziene tweede editie van het boek worden tal van onderwerpen behandeld die niet aan bod kwamen in de oorspronkelijke uitgave. Het boek richt zich op een breed scala van thema's binnen de statistiek en data-analyse, met speciale aandacht voor concepten in plaats van wiskundige formules. Het biedt een waardevolle basis voor statistici en iedereen die geïnteresseerd is in datamining binnen de wetenschap of industrie.

Een reactieve wereld van data

De afgelopen tien jaar hebben we een explosieve groei gezien in computationele en informatietechnologie, wat heeft geleid tot een enorme hoeveelheid data in diverse domeinen zoals geneeskunde, biologie, financiën en marketing. Deze data biedt zowel kansen als uitdagingen, en het begrijpen ervan heeft geleid tot de ontwikkeling van innovatieve tools in de statistiek en het ontstaan van nieuwe gebieden zoals datamining, machine learning en bio-informatica.

Conceptuele aanpak

Dit boek beschrijft belangrijke ideeën en methoden binnen deze gebieden met een gemeenschappelijk conceptueel kader. De auteurs, Trevor Hastie, Robert Tibshirani en Jerome Friedman, zijn toonaangevende statistici aan de Stanford Universiteit en bieden inzicht in complexe onderwerpen door middel van heldere voorbeelden en een rijke grafische weergave. De aanpak is accessibel, waardoor het boek geschikt is voor zowel beginners als ervaren statistici.

Brede dekking van onderwerpen

De inhoud van het boek is breed en omvat zowel supervised learning (voorspelling) als unsupervised learning. Belangrijke thema's die aan bod komen zijn onder andere:

- Neurale netwerken

- Support vector machines

- Classificatiebomen en boosting (de eerste uitgebreide behandeling van dit onderwerp in een boek)

De tweede editie bevat daarnaast onderwerpen die niet in de originele versie zijn opgenomen, zoals:

- Grafische modellen

- Random forests

- Ensemble-methoden

- Least angle regression en pad-algoritmen voor de lasso

- Inverse matrixfactorisatie en spectrale clustering

Specifieke technieken en benaderingen

Er wordt ook aandacht besteed aan methoden voor "wide" data (waarbij het aantal variabelen groter is dan het aantal observaties), inclusief meerdere tests en het omgaan met false discovery rates.

Met het gebruik van kleurentechnologie en talrijke voorbeelden, biedt deze editie een informatieve en aantrekkelijke benadering van de moderne statistiek. Dit boek is een essentiële bron voor iedereen die de uitdagingen en mogelijkheden van onze datarijke wereld wil begrijpen.