1.
반 년전쯤 통계적 학습이론을 소개한 글이 있습니다.
이 때 잠깐 소개한 책인 ‘An Introduction to Statistical Learning with Applications in R’입니다. 저자가 이 책을 공개하였다고 합니다.
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
이 책을 위해 만든 An Introduction to Statistical Learningwith Applications in R을 방문하시면 좀더 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 책을 독학하는 사람들을 위한 동영상과 요약본은 아래에서 구할 수 있습니다.
Applied Modern Statistical Learning Techniques
2.
더 중요한 것은 위 책의 저자들이 스탠포드대학의 도움으로 온라인 강좌를 개설하였다는 점입니다.
This is an introductory-level course in supervised learning, with a focus on regression and classification methods. The syllabus includes: linear and polynomial regression, logistic regression and linear discriminant analysis; cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines and generalized additive models; tree-based methods, random forests and boosting; support-vector machines. Some unsupervised learning methods are discussed: principal components and clustering (k-means and hierarchical).
1월 21일 개강하여 5월까지 진행한다고 합니다. 아래에서 신청하세요.
