Tks para A2A mucho 🙂 🙂 🙂 🙂 🙂 😀
1. Si es nuevo en el aprendizaje automático y quiere repasar algunas estadísticas Introducción al aprendizaje estadístico, este libro ofrece materiales más prácticos (y más fáciles) que su famoso hermano de minería de datos, inferencia y predicción. El segundo es bastante famoso en la comunidad y creo que la gente estaría de acuerdo conmigo en esto 🙂 Los códigos están en R
2. Si se está inclinando hacia más materiales académicos, un libro bastante más avanzado sería Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística. Este libro se inclina más hacia el lado de la IA. Los códigos están en Matlab
Aunque las técnicas más famosas en el aprendizaje automático (bosques aleatorios, svm) son realizadas por estadísticos frecuentes, todavía recomendaría leer “Análisis de datos bayesianos” por Andrew Gelman y probablemente David Barber: Brml Gelman es un bayesiano muy abierto y su libro es un clásico . Su blog también es bastante entretenido, además de modelos estadísticos, inferencia causal y ciencias sociales
3. Para ser más práctico, este es el de Python Python for Data Analysis, que introduce pandas y otras cosas. No sé si hay un libro para scikit-learn (python para machine learning).
La biblioteca R para el aprendizaje automático es caret. Un libro que usa caret ampliamente es el Modelo Predictivo Aplicado. Si estás en la escuela y tienes acceso a tu sitio web NUSlibrary, definitivamente deberías descargarlo. Pero no sé si te gusta. Su estilo de escritura me pareció somnoliento … y confuso.
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