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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2024-12-31

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统计学习基础在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

| C8 /H361

评分☆☆☆☆☆

确实翻译的一塌糊涂。。都看不下去了。。

评分☆☆☆☆☆

| C8 /H361

评分☆☆☆☆☆

这书可读性很差，英文版也好不到哪里去

评分☆☆☆☆☆

大家都说不错，不过不是统计人，看得不清不楚

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.

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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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