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Escribo hoy al hilo de una pregunta de la lista de correo de quienes estamos leyendo The elements of statistical learning.

Hace referencia a la discusión del capítulo 2 del libro anterior en el que trata:

• El compromiso (trade off) entre el sesgo y la varianza de los modelos predictivos.
• Cómo los modelos locales (como los k-vecinos) tienden a tener poco sesgo y mucha varianza.
• Cómo los modelos globales (como los de regresión) tienden a tener poca varianza y mucho sesgo.
• Cómo la _maldición de la dimensionalida_d afecta muy seriamente a los modelos locales y mucho menos a los globales.

Y voy a tratar de ilustrar esos conceptos con un ejemplo extraído de mi experiencia de consultor.

Mediante la presente, notifico a los interesados en la lectura de “The Elements of Statistical Learning” que esta semana tenemos que dar cuenta de los capítulos 1 (que es una introducción muy ligera) y 2 (donde comienza el tomate realmente).

Esta noche Juanjo Gibaja y yo estudiaremos la mecánica de lectura en común.

Los interesados pueden escribirme a cgb@datanalytics.com para, de momento, crear una lista de correo.

Propone Juan José Gibaja como propósito intelectual para el año nuevo el leer The Elements of Statistical Learning —libro que puede descargarse gratuita y legalmente del enlace anterior— de tapa a tapa, en grupo y a razón de capítulo por semana.

La idea es hacerlo en común, enlazando el contenido del libro con código —sea disponible o de nuevo cuño cuando la situación lo requiera— y haciendo públicos las ideas que resulten de esta lectura en una red de bitácoras (a la que esta pertenecería).