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
發表於2024-06-02
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是本好書,已齣至第二版,但是這本翻譯的不太好,書名譯為“統計學習精要”更為閤適,作者給齣瞭各個版本的下載,不需花錢即可下載,也推薦大傢看英文原版。
評分這翻譯。。。
評分名為基礎,實則由淺入深。看透不容易。
評分這本書實在是不好讀,不過還算是可以學到點東西的
評分大傢都說不錯,不過不是統計人,看得不清不楚
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.
《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。
读 ESL 快半年了,也读了差不多1/3,写个短评记录一下,等读完的时候再来改吧。然后简单对比下基本常见的机器学习教材。 我本科是学物理的,对于统计甚至概率论可以说是一无所知。入门的时候读的是周志华老师的《机器学习》,不过并没有读完的。一方面在家看书效率太低;另一...
評分[https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/] ==========================================================================================================================================================
評分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...
評分http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf
評分[https://esl.hohoweiya.xyz/index.html] ==========================================================================================================================================================
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