統計學習基礎 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

☆☆☆☆☆
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Robert Tibshirani

電子工業齣版社

2004-1

381

45.00元

平裝(無盤)

國外計算機科學教材係列

9787505393318

圖書標籤: 統計學習數據挖掘機器學習統計學數據分析統計 Statistics 模式識彆

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发表于2025-05-14

統計學習基礎 epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書下載 2025

統計學習基礎 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

圖書描述

《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》介紹瞭這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法，但強調的是概念，而不是數學。許多例子附以彩圖。《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》內容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經網絡、支持嚮量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全麵的。計算和信息技術的飛速發展帶來瞭醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰，這導緻瞭統計學領域新工具的發展，並延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術語來錶達。

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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.

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

作者是斯坦福大學三個統計學教授，他們經常參加各種神經網絡、數據挖掘、機器學習會議……翻譯不好

評分☆☆☆☆☆

上學時讀的書，存

評分☆☆☆☆☆

本書很牛逼，但是這本翻譯很不靠譜

評分☆☆☆☆☆

本書很牛逼，但是這本翻譯很不靠譜

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是不好讀，不過還算是可以學到點東西的

讀後感

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☆☆☆☆☆

The methodology used in the books are fancy and attractive, yet in terms of rigorous proofs, sometimes the book skip steps and is difficult to follow. ~ Slightly sophisticated for undergraduate students, but in general is a very nice book.

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☆☆☆☆☆

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...

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