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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2025-02-23

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統計學習基礎在線電子書用戶評價

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

| C8 /H361

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☆☆☆☆☆

读了一个月，还在前四章深耕，在此说明一下，网上的 solution，笔记啊，我见到的，只有一个份做的最详细，准确度最高，其余的都是滥竽充数，过程推导乱来，想当然，因为该书的符号有点混乱，所以建议阅读该书的人把前面的 Notation 读清楚，比如书中 X 出现的有好几种形式，每...

評分☆☆☆☆☆

统计学习的经典教材，数学难度适中，英文难度较低，看了其中有监督学习部分，无监督学习部分没怎么看，算法比较经典，但是也比较老。

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☆☆☆☆☆

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...

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