Ambos libros, escritos por el mismo autor, profundizan en técnicas avanzadas de aprendizaje estadístico, enfocándose en su aplicabilidad en modelos predictivos.

por Robert Tibshirani · 1996
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Este artículo seminal introduce el método Lasso para la selección de variables y la regularización en modelos de regresión lineal.
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Ambos libros, escritos por el mismo autor, profundizan en técnicas avanzadas de aprendizaje estadístico, enfocándose en su aplicabilidad en modelos predictivos.
Este texto proporciona una introducción similar al Lasso, abarcando métodos de selección de variables en el contexto del aprendizaje estadístico.
La obra de Vapnik sienta las bases matemáticas que respaldan la teoría del aprendizaje automático, complementando la idea del Lasso como método de regularización.
Aunque trata sobre reducción de dimensionalidad, ambos textos abordan la extracción de información relevante de los datos, fundamental para la regresión y el Lasso.
Aunque se centra en la computación, Turing establece principios teóricos que pueden relacionarse con algoritmos estadísticos, como el Lasso en la selección de variables.
El libro de McCarthy aporta fundamentos sobre la computación, similar al enfoque algorítmico que utiliza Tibshirani en la aplicación del Lasso.