統計的学習の基礎, 副読本紹介: An Introduction to Statistical Learning

副読本紹介: An introduc,on to Sta,s,cal learning
@siero5335
20160517 @東銀座

統計的学習の基礎 9P曰く
我々の講義ではプログラム言語としてRとS-Plusを利用している。


本文中には特にコードが出てくるわけじゃない
(Webにはちょっとある)

データ: h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/data.html
Rパッケージ: h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/Rfun.html


本文中には特にコードが出てくるわけじゃない
(Webにはちょっとある)

データ: h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/data.html
Rパッケージ: h;p://statweb.stanford.edu/~Fbs/ElemStatLearn/Rfun.html

理論も良いんだけど動かしてなんぼでしょ？
どっかに講義資料ないの？

An introduc,on to Sta,s,cal learning
h;p://www.amazon.co.jp/IntroducFon-StaFsFcal-Learning-ApplicaFons-StaFsFcs/dp/
1461471370/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1463454864&sr=8-1&keywords=An+introducFon+to
+StaFsFcal+learning

h;p://www.amazon.co.jp/IntroducFon-StaFsFcal-Learning-ApplicaFons-StaFsFcs/dp/
1461471370/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1463454864&sr=8-1&keywords=An+introducFon+to
+StaFsFcal+learning

ちょっと高くない？

お忘れですか
カステラ本も英語版は
フリー公開だったことを…

フリーで公開されてます

内容は？
EoSLの内容を絞って、該当箇所についてのRコードおよびその結果
をまとめた本

目次（headlineのみ）
IntroducFon.- StaFsFcal Learning.- Linear Regression.-
ClassiﬁcaFon.- Resampling Methods.- Linear Model SelecFon and
RegularizaFon.- Moving Beyond Linearity.- Tree-Based Methods.-
Support Vector Machines.- Unsupervised Learning.- Index.

MOOCもあるよ
Stanford Online
h;ps://lagunita.stanford.edu/courses/HumaniFesSciences/
StatLearning/Winter2016/about

動画、資料だけならr-bloggersにもまとまってる
h;p://www.r-bloggers.com/in-depth-introducFon-to-machine-
learning-in-15-hours-of-expert-videos/

著者によるLassoの発話が聞けるのはこの動画だけ!?

テストも受けた
Passはしたけど微妙やね…

テストも受けた
Passはしたけど微妙やね…
→カステラ本読んで特訓や!

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