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
發表於2025-01-31
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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
評分好書就得品著讀
評分一直覺得這個學科大概不存在入門教材這個概念。
評分算是很“基礎”的一本書,內容覆蓋瞭幾乎10年之前所有與統計學習相關的內容,當然有詳有略。要更近一步還得多多努力纔行
評分一直覺得這個學科大概不存在入門教材這個概念。
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.
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 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...
評分非常难,一点都不element,是本百科全书式的读物,如果是初学者,不建议读 很多章节也没有细节,概述性的东西,能看懂几章就很不错了 其实每章都可以写成一本书,都可以做很多篇的论文 全部读懂非常非常难,倒是作为用到哪个部分作为参考资料查查很不错
評分http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf
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