统计学习基础(第2版)(英文)

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出版者:世界图书出版公司北京公司
作者:Trevor Hastie
出品人:
页数:745
译者:
出版时间:2015-1-1
价格:102.80
装帧:平装
isbn号码:9787510084508
丛书系列:Springer Series in Statistics 影印版
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
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  • 算法
  • 概率论
  • 数据科学
  • 预测建模
  • 监督学习
  • 非监督学习
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具体描述

作者简介

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.

目录信息

读后感

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The methodology used in the books are fancy and attractive, yet in terms of rigorous proofs, sometimes the book skip steps and is difficult to follow. ~ Slightly sophisticated for undergraduate students, but in general is a very nice book.

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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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中文翻译版大概是用google翻译翻的,然后排版一下,就出版了。所以中文翻译版中,每个单词翻译是对的,但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是,看英文版,个别单词不认识的话,再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话,那只有去借助baidu/google,并...  

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中文翻译版大概是用google翻译翻的,然后排版一下,就出版了。所以中文翻译版中,每个单词翻译是对的,但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是,看英文版,个别单词不认识的话,再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话,那只有去借助baidu/google,并...  

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中文翻译版大概是用google翻译翻的,然后排版一下,就出版了。所以中文翻译版中,每个单词翻译是对的,但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是,看英文版,个别单词不认识的话,再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话,那只有去借助baidu/google,并...  

用户评价

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内容多了一些前沿比较好用的东西,但是感觉印刷和装帧质量不如第一版了。可能是新的印刷厂的原因。

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一直觉得这个学科大概不存在入门教材这个概念。

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其实这本书有个姐妹篇,叫 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R ,是Hastie 和Tibshirani 和另外两个作者合写的,更加适合入门,是非常经典的教材。

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内容多了一些前沿比较好用的东西,但是感觉印刷和装帧质量不如第一版了。可能是新的印刷厂的原因。

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统计学习,模式识别领域,最爱的一本书。推导过程清晰,还有各种感悟和总结,很好。但是讲的内容比机器学习少了一些,好像是没有hmm,crf的。

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