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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2024-12-22

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統計學習基礎在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這些方法很贊

評分☆☆☆☆☆

大傢都說不錯，不過不是統計人，看得不清不楚

評分☆☆☆☆☆

作者是斯坦福大學三個統計學教授，他們經常參加各種神經網絡、數據挖掘、機器學習會議……翻譯不好

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是不好讀，不過還算是可以學到點東西的

評分☆☆☆☆☆

這些方法很贊

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☆☆☆☆☆

非常难，一点都不element，是本百科全书式的读物，如果是初学者，不建议读很多章节也没有细节，概述性的东西，能看懂几章就很不错了其实每章都可以写成一本书，都可以做很多篇的论文全部读懂非常非常难，倒是作为用到哪个部分作为参考资料查查很不错

評分☆☆☆☆☆

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

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...

評分☆☆☆☆☆

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