統計學習基礎

統計學習基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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.

出版者:電子工業齣版社
作者:Robert Tibshirani
出品人:
頁數:381
译者:
出版時間:2004-1
價格:45.00元
裝幀:平裝(無盤)
isbn號碼:9787505393318
叢書系列:國外計算機科學教材係列
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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《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。

具體描述

讀後感

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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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douban评论非要给出评价才能发表,这非常难决断 说你好呢,翻译的乱七八糟 说你不好呢,内容实在深刻 说起翻译来,这可是把中文说的比外文还难懂 Jiawei Han的数据挖掘让范明译的污七八糟 结果还让他来翻译这部经典,怀疑他在用google翻译 最后还是忍不住去图书馆复印了原版...  

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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...  

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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...  

用戶評價

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上學時讀的書,存

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上學時讀的書,存

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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。

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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

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上學時讀的書,存

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