Introdução ao Aprendizado Estatístico com Python

• "Introdução ao Aprendizado Estatístico" é um livro amplo e pouco técnico que aborda os principais temas do aprendizado estatístico.
• Este livro é adequado para qualquer pessoa que queira usar ferramentas modernas para análise de dados.
• A primeira edição, com aplicações usando R, foi publicada em 2013, e a segunda edição foi lançada em 2021.
• Este livro foi traduzido para vários idiomas, incluindo chinês, italiano, japonês, coreano, mongol, russo e vietnamita.
• A versão em Python do livro, chamada "ISLP", foi publicada em 2023.
• Cada capítulo do livro inclui laboratórios que explicam os conceitos usando R ou Python.
• Os capítulos do livro abordam diversos temas, como regressão, classificação, métodos de reamostragem, seleção e regularização de modelos lineares, métodos baseados em árvores, máquinas de vetores de suporte, aprendizado profundo, análise de sobrevivência, aprendizado não supervisionado e testes múltiplos.
• O livro foi coescrito por Gareth James, John H. Harland Dean, Daniela Witten, Trevor Hastie e Rob Tibshirani, e Jonathan Taylor juntou-se à versão em Python.
• O livro pode ser comprado em formato impresso e digital, e o arquivo PDF pode ser baixado gratuitamente.

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Opiniões no Hacker News

• Este livro parece ter uma alta taxa de recomendações nos comentários, o que mostra que muitas pessoas interessadas em inteligência artificial não parecem compreender profundamente os conceitos básicos.
• Este livro é uma atualização de um texto popular originalmente escrito em R e é altamente recomendado para aprender os aspectos teóricos do aprendizado de máquina clássico.
• É possível baixar legalmente o livro completo em formato PDF.
• Este livro é considerado a melhor introdução aos métodos clássicos de aprendizado de máquina para estudantes com conhecimentos básicos de estatística, álgebra linear e programação.
• Alguns usuários preferem outros livros didáticos para aprendizado de máquina, como os de Bishop ou Murphy.
• A versão anterior deste livro tem uma série no YouTube que pode ser assistida mesmo sem o livro e oferece insights adicionais.
• A versão em Python deste livro é uma ótima notícia para quem não conhece R e só sabe Python. É um primeiro livro perfeito para essas pessoas.