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le 2 mars 2016
The Elements of Statistical Learning est un excellent ouvrage de référence pour l'apprentissage statistique. Il présente un panel quasi exhaustif des différentes méthodes d'apprentissages supervisées ou non supervisées, en insistant tout au long du livre sur les problèmes de dimensionnalité (rapport entre le nombre d'observations et le nombre de variables à estimer), ainsi que sur le trade off entre biais et variance. Attention ce livre suppose d'avoir des bases solides en probabilités, statistique et algèbre linéaire. Et bien entendu de maîtriser les langages informatiques pour les implémenter (le livre est agnostique en la matière, contrairement à son cousin "An introduction of statistical learning", consacré au langage R).

Si une large part est bien entendu faite aux méthodes de régressions et leurs variantes, l'ensemble des technologies utilisées couramment aujourd'hui en machine learning est couvert, du bagging aux réseaux de neurones.

En résumé un prérequis indispensable avant de vous lancer dans vos première compétitions kaggle.
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le 21 décembre 2012
Je suis satisfaite du délai de réception toujours très rapide, de la qualité de l'emballage bien protecteur. Je ne peux donner de jugement sur le contenu qui est très spécifique. Ce livre est un cadeau destiné à un étudiant en master de mathématiques et je n'ai pas le niveau - loin s'en faut - pour juger de la qualité du texte, sans parler des formules mathématiques que je trouve fort jolies sur le plan esthétique faute d'en comprendre le sens :)))
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