統計學習基礎(第2版)(英文) 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

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Trevor Hastie 作者

世界圖書齣版公司北京公司

譯者

2015-1-1 出版日期

745 頁數

102.80 價格

平裝

Springer Series in Statistics 影印版叢書系列

9787510084508 圖書編碼

統計學習基礎(第2版)(英文) 在線電子書圖書標籤: 機器學習統計學習統計學數據挖掘數學統計數據分析 statistics

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發表於2024-12-31

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統計學習基礎(第2版)(英文) 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

統計學習，模式識彆領域，最愛的一本書。推導過程清晰，還有各種感悟和總結，很好。但是講的內容比機器學習少瞭一些，好像是沒有hmm,crf的。

評分☆☆☆☆☆

感覺翻譯為《統計學習精要》好一些，私以為這是目前統計學習領域首屈一指的參考書

評分☆☆☆☆☆

統計學習，模式識彆領域，最愛的一本書。推導過程清晰，還有各種感悟和總結，很好。但是講的內容比機器學習少瞭一些，好像是沒有hmm,crf的。

評分☆☆☆☆☆

樓下有幾位兄颱對“基礎”的要求未免太苛刻瞭，這是麵嚮研究生的書籍，應該用評價GTM的標準來衡量它啊。而且本書的門檻是本科那些知識學紮實就可以讀瞭，做學問來說這難道還不夠基礎麼？

評分☆☆☆☆☆

很適閤CS同學閱讀

統計學習基礎(第2版)(英文) 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.

統計學習基礎(第2版)(英文) 在線電子書著者簡介

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統計學習基礎(第2版)(英文) 在線電子書讀後感

評分☆☆☆☆☆

评论最下面的部分Version 1是我开始读这本书的时候写的东西，现在加上点基础部分。对linear algebra, probability 要有非常强的直观认识，对这两个基础学的非常通透。Linear algebra 有几种常用的分解QR, eigendecomposition, SVD，搞清楚它们的作用和几何意义。Bayesian meth...

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

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

評分☆☆☆☆☆

上半部看得更仔细些，相对来说收获也更多。书的前半部对各种回归说得很多，曾经仅仅了解这些的回归方法的大概思路，但是从本书中更能了解它们的统计意义、本质，有种豁然开朗的感觉：）只是总的来说还是磕磕巴巴的看了一遍，还得继续仔细研读才好。希望能有更深刻的领悟，目的...

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。

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