统计学习基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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Robert Tibshirani

电子工业出版社

2004-1

381

45.00元

平装(无盘)

国外计算机科学教材系列

9787505393318

图书标签: 统计学习数据挖掘机器学习统计学数据分析统计 Statistics 模式识别

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发表于2024-12-31

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图书描述

《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。

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著者简介

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.

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

简单翻过，实在太难了，拙劣的翻译让它看起来更难了。 “子采样”译成“罚回归”，也是没谁了。还是有个网友说的好，书译了烧不掉，还是少荼毒点好书，免得被骂万年。

评分☆☆☆☆☆

本书很牛逼，但是这本翻译很不靠谱

评分☆☆☆☆☆

比较难，不适合入门

评分☆☆☆☆☆

: C8/6344

评分☆☆☆☆☆

读后感

评分☆☆☆☆☆

http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf

评分☆☆☆☆☆

对于新手来说，这本书和PRML比起来差太远，新手强烈建议去读PRML，接下来再看这本书。。我就举个最简单的例子吧，这本书的第二章overview of supervised learning和PRML的introduction差太远了。。。。读这本书的overview如果读者没有基础几乎不知所云。。但是PRML通过一个例子...

评分☆☆☆☆☆

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

评分☆☆☆☆☆

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

评分☆☆☆☆☆

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