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¿Me puede recomendar un libro para leer antes de los elementos de aprendizaje estadístico?

Basado en este post, http://quant.stackexchange.com/questions/111/how-can-i-go-about-applying-machine-learning-algorithms-to-stock-marketsquiero digerir Elementos de Aprendizaje Estadístico. Afortunadamente está disponible de forma gratuita y comencé a leerlo.

No tengo suficiente conocimiento para entender. ¿Puede recomendar un libro que es una mejor introducción a los temas en el libro? Esperemos que algo que me dará los conocimientos necesarios para comprender?

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vivek Puntos 51

Los autores de los elementos de aprendizaje estadístico han salido con un nuevo libro (ago de 2013) destinado a los usuarios sin fondos pesados matemáticas. Una introducción al aprendizaje estadístico: con aplicaciones en R

La versión PDF de este libro en la actualidad puede encontrarse aquí.

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Che Puntos 16

Comprado, pero todavía no ha leído,

S. Marsland, máquina de aprendizaje: una perspectiva algorítmica, Chapman & Hall, 2009.

Sin embargo, los comentarios son favorables y que es más conveniente para los principiantes que otros libros de ML que tienen más profundidad. Hojear las páginas, me parece que es bueno para mí porque tengo poca experiencia de matemáticas.

16voto

Xenph Yan Puntos 20883

He encontrado la Programación de la Inteligencia Colectiva, el libro más fácil para los principiantes, ya que el autor Toby Segaran es se centra en permitir que la mediana de desarrollador de software para conseguir sus manos sucias con datos de hacking tan rápido como sea posible.

Capítulo típico: Los datos del problema se describe claramente, seguido por una áspera explicación de cómo funciona el algoritmo y, finalmente, se muestra cómo crear algunas ideas con sólo unas pocas líneas de código.

El uso de python permite entender todo bastante rápido (no es necesario saber de python, en serio, yo no lo sabía antes, también). NO creo que este libro se centra únicamente en la creación de sistemas de recomendación. También se ocupa de la minería de texto / filtrado de correo no deseado / optimización / agrupación / validación etc. y por lo tanto le da una prolija descripción general de las herramientas básicas de cada minero de los datos.

El capítulo 10, incluso con ofertas del mercado de valores de datos, pero el foco no está en el tiempo de la serie de minería de datos. Tal vez el único inconveniente (para usted) de este excelente libro.

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DavLink Puntos 101

Introducción a Machine Learning, por E. Alpaydin (MIT Press, 2010, 2ª ed.), cubre muchos temas con ilustraciones agradables (muy parecida a de obispo reconocimiento de patrón y el aprender de máquina).

Además, Andrew W. Moore tiene algunos tutoriales bonitos en Minería de datos estadísticos.

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Andre Miller Puntos 182

De Mayhaps Wasserman Todas las estadísticas sería de interés. Usted puede probar el libro desde el enlace dado - y sólo los primeros párrafos del prefacio hacen una venta dura para su mercado - y es probable que puede descargar el libro gratis a través de Springer si está asociada a una Universidad.

Edición: ¡ Uy, no cuenta cómo las antiguas este hilo estaba.

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