ESLⅡ (FREE)
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。
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ESLⅡ (FREE)   LV2     The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.   2024/2/9
Image From  The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
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  引用元：The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
  引用元：The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
（web）
- Elements of Statistical Learning：data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.：https://hastie.su.domains/ElemStatLearn/

（関連youtube：著者らの講義ビデオ）
- StatsLearning Lecture 1 - part1 - YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=5N9V07EIfIg&list=PLOg0ngHtcqbPTlZzRHA2ocQZqB1D_qZ5V

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#### （ask AI）
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「The Elements of Statistical Learning」は、Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedmanによって書かれた、機械学習の古典的な教科書です。初版は2001年に発行され、2016年には第2版が発行されました。

この本は、統計学、機械学習、データマイニングなどの分野で広く使用されており、高次元データの解析、非線形回帰、決定木、クラスタリングなどのトピックをカバーしています。また、本書では、一般的な機械学習の手法を理解するために必要な数学的な概念や技術も詳しく説明されています。

本書は、特に大規模なデータセットの分析に適した手法に焦点を当てています。このため、本書は、統計的な理論と実践的な手法を組み合わせた独自のアプローチを採用しています。また、本書では、Rを使用して実際のデータセットを分析する方法も説明しています。

「The Elements of Statistical Learning」は、統計学や機械学習について深く理解したい人にとって非常に役立つ教科書です。ただし、本書は数学的な記述が多く、初学者にとっては敷居が高いかもしれません。また、機械学習に関する他の書籍と比較して、本書は実践的な手法に重点を置いているため、統計的な理論について詳しく知りたい人には、他の書籍を探す必要があるかもしれません。

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