ISLR 해설집

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서문

본 문서는 Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani 저 『An Introduction to Statistical Learning with Applications in R』 제2판의 연습 문제 해설집입니다.

모든 풀이는 저자가 내린 정의를 바탕으로 보조 정리와 따름 정리를 포함한 모든 정리 및 본문에서 다룬 예시를 증명 없이 인용할 수 있을 때를 가정하고 작성했습니다. 다른 연습 문제에서 소개한 명제를 인용할 경우 증명은 해당 문제의 풀이를 참고하세요.

이 해설집은 공인되지 않았습니다. 여러 번 퇴고하고 검수했지만, 여전히 논리에 오류가 있거나 계산을 실수했을 수 있습니다. 제 메일로 이 해설집에 기여하실 수 있습니다. 모든 제보와 제안을 환영합니다.

풀이가 있는 연습 문제

기울임꼴로 나타낸 응용 문제에 대한 풀이는 GitHub 저장소에 있습니다.

1. Introduction
2. Statistical Learning
   2.7, 2.9
3. Linear Regression
   3.3, 3.7, 3.9, 3.11, 3.15
4. Classification
   4.10, 4.11, 4.13
5. Resampling Methods
   5.1, 5.5, 5.6
6. Linear Model Selection and Regularization
   6.4, 6.9
7. Moving Beyond Linearity
   7.1, 7.2, 7.4, 7.10, 7.11
8. Tree-Based Methods
   8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.11
9. Support Vector Machines
   9.2, 9.7
10. Deep Learning
    10.4, 10.7
11. Survival Analysis and Censored Data
    11.4, 11.11