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2025-03-11

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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☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

名气很大，内容很散，不如直接读论文

评分☆☆☆☆☆

Good Introduction with detailed explanation in spite of tediousness.

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☆☆☆☆☆

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.

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.