All of Nonparametric Statistics 在线电子书 图书标签: Nonparametric Statistics 统计学习 数学 统计 机器学习 statistics 英文版
发表于2024-11-26
All of Nonparametric Statistics 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
标记的时候才发现原来这本书就是大四吐槽过的那本吴喜之翻译的原书。一下子我都学过两遍非参数统计了,黑色记忆又疯狂地涌现在狂补吴喜之的那几天。还有蓝色的雪地靴。这些都是很久很久以后我才意识到的事情。这是我唯二上过的统计课(另一个就是北大女的glm)老师又是个清华男孩,只不过这次是男孩,在懂不懂我的边界上又添了迷恋。比如他上课的时候说一个复杂的公式:and divided by a mysterious number(其实就是p分位点)e音拉很长。我就会在接下来的一周里都陷入他也太可爱了的学习动力里。为了去他的oh翘掉后面的课,问问题的时候凑得近,上课之前必洗头发,有时候还会化个较浓的妆,然后坐在第二排盯着他手上闪闪的戒指????。
评分参考教材。重点学了重采样,直方图,核密度估计,非参回归这几块知识。
评分标记的时候才发现原来这本书就是大四吐槽过的那本吴喜之翻译的原书。一下子我都学过两遍非参数统计了,黑色记忆又疯狂地涌现在狂补吴喜之的那几天。还有蓝色的雪地靴。这些都是很久很久以后我才意识到的事情。这是我唯二上过的统计课(另一个就是北大女的glm)老师又是个清华男孩,只不过这次是男孩,在懂不懂我的边界上又添了迷恋。比如他上课的时候说一个复杂的公式:and divided by a mysterious number(其实就是p分位点)e音拉很长。我就会在接下来的一周里都陷入他也太可爱了的学习动力里。为了去他的oh翘掉后面的课,问问题的时候凑得近,上课之前必洗头发,有时候还会化个较浓的妆,然后坐在第二排盯着他手上闪闪的戒指????。
评分把All of Statistics中的非参数化部分拿出来重点介绍,大略翻翻。
评分参考教材。重点学了重采样,直方图,核密度估计,非参回归这几块知识。
This text provides the reader with a single book where they can find accounts of a number of up-to-date issues in nonparametric inference. The book is aimed at Masters or PhD level students in statistics, computer science, and engineering. It is also suitable for researchers who want to get up to speed quickly on modern nonparametric methods. It covers a wide range of topics including the bootstrap, the nonparametric delta method, nonparametric regression, density estimation, orthogonal function methods, minimax estimation, nonparametric confidence sets, and wavelets. The book,s dual approach includes a mixture of methodology and theory.
澄清两点以正视听: 1. 这本书的读者可以是本科生,只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家,尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。
评分大牛写的小册子,可能比较适合学统计人当入门教材,看着像是给undergraduate读的,虽然作者说是给master和phd读的,中规中矩吧,应该不像会他写的另外一本流行。其实都搞不清他写这本书干嘛,他也不focus在这里啊。
评分澄清两点以正视听: 1. 这本书的读者可以是本科生,只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家,尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。
评分大牛写的小册子,可能比较适合学统计人当入门教材,看着像是给undergraduate读的,虽然作者说是给master和phd读的,中规中矩吧,应该不像会他写的另外一本流行。其实都搞不清他写这本书干嘛,他也不focus在这里啊。
评分澄清两点以正视听: 1. 这本书的读者可以是本科生,只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家,尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。
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