统计学习导论 在线电子书 图书标签: 统计学习 R 机器学习 数据分析 统计 统计学 数据挖掘 统计学习基础
发表于2025-03-16
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翻译太不走心了,多处拼写错误,浪费了原著的心血。译者和出版社对翻译缺乏敬畏和责任感。
评分偏概念,没有数学推导
评分第三章和第六章完全没推导,差评。
评分简单介绍了各种统计学习方法的思路,只见皮毛,理论不深,重在应用。
评分比较实用
作者:(美国)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) (美国)丹妮拉·威滕(Daniela Witten) (美国)特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) (美国)罗伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 译者:王星
《统计学习导论:基于R应用》读者对象是那些希望运用统计学习前沿技术分析数据的人士,既包括统计学专业的师生,也包括非统计学专业的从业者。
http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ ==========================================================================================================================================================
评分业界良心,为学渣精心打造……深入浅出,甚至连矩阵怎么算怕你不会都告诉你,而且尽量避免使用矩阵之类的纯数学的表达,比较适合只学习应用的同学,不用关心太多内在证明。例子给的也很足,非常实际。R的例子讲的也很实用。总之非常适合自学。
评分很适合入门,几乎没有什么数学,英文读起来也很简单,一些词汇不懂可以对照中文版。中文版叫:统计学习导论:基于 R 应用。适合刚刚接触机器学习的同学阅读。和适合我这种菜鸟阅读学习,下载了 N 本机器学习的书了,这本是唯一能读的下去的。初学主要是先了解概念,对机器学习...
评分http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ ==========================================================================================================================================================
评分Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...
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