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2024-11-22

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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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

書名翻譯有誤。應該譯為《統計學習精要》比較好，數學基礎不好的可以對照著《統計學習導論》學習，從事機器學習理論研究的應該要看看《統計學習理論》這本著作。總的來說，如果時間充裕的話，還是必須要高屋建瓴，看一些深刻的書籍的。隻有打好嚴謹紮實的基礎，纔能跟上機器學習領域的發展呐==

評分☆☆☆☆☆

名氣很大，內容很散，不如直接讀論文

評分☆☆☆☆☆

我來說下，本書麵嚮的讀者對象為精通概率統計的人，即你差不多是個統計學博士就可以瞭，不然很多結論直接就來，也不推導。本書重概率統計直覺，我覺得此書很尷尬，厲害的人覺得就是個提綱，水平差的人又覺得太跳躍。最後，統計機器學習入門慎看此書。

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☆☆☆☆☆

读 ESL 快半年了，也读了差不多1/3，写个短评记录一下，等读完的时候再来改吧。然后简单对比下基本常见的机器学习教材。我本科是学物理的，对于统计甚至概率论可以说是一无所知。入门的时候读的是周志华老师的《机器学习》，不过并没有读完的。一方面在家看书效率太低；另一...

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☆☆☆☆☆

这个简单的书评只是我个人的观点，所以我觉得先了解一下我的背景是有帮助的：本科计算机，数学功底尚可，研究生方向机器学习、数据挖掘相关应用研究。缺点： 1，阅读此书前，读者需要具备基本的统计学知识，所以书的内容并不“基础”。 2，书中很少涉及到公式推导，细节并不...

評分☆☆☆☆☆

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