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Robert Tibshirani 作者

电子工业出版社

译者

2004-1 出版日期

381 页数

45.00元价格

平装(无盘)

国外计算机科学教材系列丛书系列

9787505393318 图书编码

统计学习基础在线电子书图书标签: 统计学习数据挖掘机器学习统计学数据分析统计 Statistics 模式识别

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发表于2024-05-19

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统计学习基础在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

上学时读的书，存

评分☆☆☆☆☆

本书很牛逼，但是这本翻译很不靠谱

评分☆☆☆☆☆

简单翻过，实在太难了，拙劣的翻译让它看起来更难了。 “子采样”译成“罚回归”，也是没谁了。还是有个网友说的好，书译了烧不掉，还是少荼毒点好书，免得被骂万年。

评分☆☆☆☆☆

: C8/6344

评分☆☆☆☆☆

作者是斯坦福大学三个统计学教授，他们经常参加各种神经网络、数据挖掘、机器学习会议……翻译不好

统计学习基础在线电子书著者简介

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.

统计学习基础在线电子书图书目录

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统计学习基础在线电子书图书描述

《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。

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统计学习基础在线电子书读后感

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英文原版的官方免费下载链接已经有人在书评中给出了中文版的译者很可能没有基本的数学知识，而是用Google翻译完成了这部作品。超平面的Normal equation （法线方程）翻译成了“平面上的标准方程”；而稍有高中髙维几何常识的人都知道，法线是正交与该超平面的方向，而绝不可...

评分☆☆☆☆☆

评论最下面的部分Version 1是我开始读这本书的时候写的东西，现在加上点基础部分。对linear algebra, probability 要有非常强的直观认识，对这两个基础学的非常通透。Linear algebra 有几种常用的分解QR, eigendecomposition, SVD，搞清楚它们的作用和几何意义。Bayesian meth...

评分☆☆☆☆☆

[https://esl.hohoweiya.xyz/index.html] ==========================================================================================================================================================

评分☆☆☆☆☆

读了一个月，还在前四章深耕，在此说明一下，网上的 solution，笔记啊，我见到的，只有一个份做的最详细，准确度最高，其余的都是滥竽充数，过程推导乱来，想当然，因为该书的符号有点混乱，所以建议阅读该书的人把前面的 Notation 读清楚，比如书中 X 出现的有好几种形式，每...

评分☆☆☆☆☆

这个简单的书评只是我个人的观点，所以我觉得先了解一下我的背景是有帮助的：本科计算机，数学功底尚可，研究生方向机器学习、数据挖掘相关应用研究。缺点： 1，阅读此书前，读者需要具备基本的统计学知识，所以书的内容并不“基础”。 2，书中很少涉及到公式推导，细节并不...

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