统计学习基础(第2版)(英文) 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2025

☆☆☆☆☆
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Trevor Hastie 作者

世界图书出版公司北京公司

译者

2015-1-1 出版日期

745 页数

102.80 价格

平装

Springer Series in Statistics 影印版丛书系列

9787510084508 图书编码

统计学习基础(第2版)(英文) 在线电子书图书标签: 机器学习统计学习统计学数据挖掘数学统计数据分析 statistics

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发表于2025-02-02

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统计学习基础(第2版)(英文) 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

A comprehensive book concerning ML. I recommend it to advanced readers equipped with extensive solid mathematical foundation, especially certain core courses of statistics(e.g., multivariate statistical analysis), matrix theory, optimization theory and numerical analysis.

评分☆☆☆☆☆

哼，说好的基础呢！！！一点都不基础，看得我累死了，然后放弃了

评分☆☆☆☆☆

楼下有几位兄台对“基础”的要求未免太苛刻了，这是面向研究生的书籍，应该用评价GTM的标准来衡量它啊。而且本书的门槛是本科那些知识学扎实就可以读了，做学问来说这难道还不够基础么？

评分☆☆☆☆☆

本书叫基础，其实是统计学习精要，数学基础比较差的连符号都费劲，虽然满满的文字解析，有另外一本《统计学习导论》,书是2010年的，模型都比较老和经典了，当年火热话题还是数据挖掘，很多模型都是KDD比赛的，后期可以继续跟踪学习Hastie教授们在伯克利和斯坦福的课程，另外推荐《稀疏统计学习应用》Tibshirani儿子的凸优化课程

评分☆☆☆☆☆

不适合没怎么学过统计和线性代数的人看，不太友好

统计学习基础(第2版)(英文) 在线电子书著者简介

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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统计学习基础(第2版)(英文) 在线电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

个人觉得“机器学习 -- 从入门到精通”可以作为这本书的副标题。机器学习、数据挖掘或者模式识别领域有几本非常流行的教材，比如Duda的模式分类，Bishop的PRML。Duda的书第一版是模式识别的奠基之作，现在大家谈论得是第二版，因为内容相对简单，非常流行，但对近20年取得统...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

对于新手来说，这本书和PRML比起来差太远，新手强烈建议去读PRML，接下来再看这本书。。我就举个最简单的例子吧，这本书的第二章overview of supervised learning和PRML的introduction差太远了。。。。读这本书的overview如果读者没有基础几乎不知所云。。但是PRML通过一个例子...

评分☆☆☆☆☆

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

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