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am 30. März 2014
Wie schon hier erwähnt, ist An Introduction to Statistical Learning (ISL) eine ausgezeichnete Einführung ins Machine Learning. Man kann es als den kleinen Bruder von "The Elements of Statistical Lernen" (ESL) sehen. Es werden alle relevanten Themen vom Statistical Learning/Machine Learning (classification, clustering, supervised, unsupervised, usw.) in wenigen Seiten behandelt. Denn ISL ist extrem gut erklärt und benutzt eine einfache Sprache. Wenn man noch zusätzlich das Stanford MOOC "Statistical Learning" belegt, bekommt man eine sehr fundierte Basis.

ISL verzichtet auf komplexe mathematische Beweise und ist tatsächlich als Anwendungsbuch zum Selbstlernen gedacht. Es wird keine großen Vorkenntnissen erwartet. Man lernt anhand von der Programmiersprache R, wie man Datensätze analysiert und Zusammenhänge vorhersagen kann. Wenn man noch über die Theorie dahinter erfahren möchte, oder tiefer ins Thema gehen will, ist ESL bestens empfohlen. Hier machen die Autoren sehr deutlich, dass ISL sich um ein Praxisbuch handelt.

Das Buch ist auch sehr schön und hochwertig gemacht (man merkt es an den Preis). Die Seiten sind bunt und aus qualitativem Papier. Der Preis ist außerdem komplett gerechtfertigt, da es einem sofort klar wird, wie viel Zeit und Leidenschaft die Autoren investiert haben, um ein konzises aber präzises Fachbuch zu konzipieren. Es handelt sich um ein extrem didaktisches Buch und leider ist dies in der Informatik/Mathematik häufig eine Seltenheit.

Man kann das Buch kostenlos (und legal) im Internet als PDF herunterladen. Die Autoren haben es zur Verfügung gestellt. Es lohnt sich aber zum Kauf. Denn die Autoren haben es sehr wohl verdient.

ISL wird wie ihr Großbruder zum Standardwerk und es kann jedem empfohlen werden, der ein Interesse an dem Thema hat.
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am 9. März 2014
Ich habe dieses Buch erworben, während ich parallel an dem freien Stanford-Kurs zu demselben Thema teilgenommen habe.
Ich kann beides, den Kurs und dieses Buch, sehr empfehlen. Sehr didaktisch und gut lesbar aufgebaut. Die Beispiele in R sind hilfreich und ebenfalls gut nachvollziehbar.
Gewisse Grundkenntnisse in Mathematik, insbesondere Statistik und Lineare Algebra, sollte man mitbringen (so auf dem Level 1.-2. Semester eines Ingenieurstudiums). Mehr Voraussetzungen sind aus meiner Sicht nicht nötig.
Das Buch, wenngleich etwas teuer, hat mir Freude bereitet und mich motiviert, mich weiter in dem Thema Machine Learning zu vertiefen.
Das Buch ist übrigens im PDF-Format frei herunterladbar (siehe google).
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am 29. November 2014
What is so good about this book is not just the content (excellent explanations of all of the modern methods of statistical learning), but also the general quality of the presentation. Springer Verlag has made a great step forward in their most recent books. It has a very modern feel to it, the graphs are in color, and there are examples in R for each of the presented theoretical concepts. The authors describe their book as a precursor to the Elements of Statistical Learning, this book is much more approachable, and the wealth of examples make understanding each topic comparatively easy. Highly recommended for anybody wanting to actually implement statisticsl learning techniques.
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