El ABC sobre Data Mining.

Este es uno, si no "el" mejor libro sobre data mining que he leído. Desde modelos predictivos (aprendizaje supervisado) hasta técnicas de agrupamiento/clustering (aprendizaje no supervisado), cubre un amplio espectro de técnicas con diversos grados de tratamiento matemático.

Cada lector puede decidir qué secciones leer según la complejidad matemática que le interese abordar (que están debidamente señaladas en el libro) y sin embargo no perder el entendimiento de los algoritmos.

Los autores de ¨The Elements of Statistical Learning¨son docentes e investigadores de primer nivel en Stanford y referentes en el área analítica. Hastie y Tibshirani desarrollaron los Modelos Aditivos Generales, Hastie ha escrito muchos de los códigos desplegados en S-PLUS y Friedman es el co-creador de los Arboles de Regresion y Clasificacion CART. Se necesita algo mas para recomendar este libro?

Adicionalmente, los códigos utilizados en el libro son descargables en http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/. También hay material adicional.

Acá dejo un enlace para que vean una clase de Trevor Hastie sobre Aprendizaje Estadístico con Big Data y otro para descargar el libro.

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