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Robert Tibshirani 作者

電子工業齣版社

譯者

2004-1 出版日期

381 頁數

45.00元價格

平裝(無盤)

國外計算機科學教材係列叢書系列

9787505393318 圖書編碼

統計學習基礎在線電子書圖書標籤: 統計學習數據挖掘機器學習統計學數據分析統計 Statistics 模式識彆

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發表於2025-04-15

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統計學習基礎在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這翻譯。。。

評分☆☆☆☆☆

本書很牛逼，但是這本翻譯很不靠譜

評分☆☆☆☆☆

大傢都說不錯，不過不是統計人，看得不清不楚

評分☆☆☆☆☆

很多人反應翻譯得不好，我還是以前的老觀點<中文書籍可以讓你快速進入一個領域>。的確裏麵有些詞匯，並不是數學中標準的翻譯。提一點：很多方法從統計的角度並不一定是最好的理解方式。繼續攻讀英文第二版。

評分☆☆☆☆☆

: C8/6344

統計學習基礎在線電子書著者簡介

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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統計學習基礎在線電子書圖書描述

《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》介紹瞭這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法，但強調的是概念，而不是數學。許多例子附以彩圖。《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》內容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經網絡、支持嚮量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全麵的。計算和信息技術的飛速發展帶來瞭醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰，這導緻瞭統計學領域新工具的發展，並延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術語來錶達。

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統計學習基礎在線電子書讀後感

評分☆☆☆☆☆

The methodology used in the books are fancy and attractive, yet in terms of rigorous proofs, sometimes the book skip steps and is difficult to follow. ~ Slightly sophisticated for undergraduate students, but in general is a very nice book.

評分☆☆☆☆☆

[https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/] ==========================================================================================================================================================

評分☆☆☆☆☆

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

評分☆☆☆☆☆

我导师(stanford博士毕业)非常欣赏这本书，并把它作为我博士资格考试的参考教材之一。感谢 ZHENHUI LI 提供的信息。本书作者已经将第二版的电子书放到网上，大家可以免费下载。 http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 网上还有一份solution manual, 但是似乎...

評分☆☆☆☆☆

上半部看得更仔细些，相对来说收获也更多。书的前半部对各种回归说得很多，曾经仅仅了解这些的回归方法的大概思路，但是从本书中更能了解它们的统计意义、本质，有种豁然开朗的感觉：）只是总的来说还是磕磕巴巴的看了一遍，还得继续仔细研读才好。希望能有更深刻的领悟，目的...

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