统计学习基础(第2版)(英文) pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Trevor Hastie

世界图书出版公司北京公司

2015-1-1

745

102.80

平装

Springer Series in Statistics 影印版

9787510084508

图书标签: 机器学习统计学习统计学数据挖掘数学统计数据分析 statistics

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发表于2025-03-22

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图书描述

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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☆☆☆☆☆

感觉翻译为《统计学习精要》好一些，私以为这是目前统计学习领域首屈一指的参考书

评分☆☆☆☆☆

我来说下，本书面向的读者对象为精通概率统计的人，即你差不多是个统计学博士就可以了，不然很多结论直接就来，也不推导。本书重概率统计直觉，我觉得此书很尴尬，厉害的人觉得就是个提纲，水平差的人又觉得太跳跃。最后，统计机器学习入门慎看此书。

评分☆☆☆☆☆

一直觉得这个学科大概不存在入门教材这个概念。

评分☆☆☆☆☆

名气很大，内容很散，不如直接读论文

评分☆☆☆☆☆

不适合没怎么学过统计和线性代数的人看，不太友好

读后感

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☆☆☆☆☆

读 ESL 快半年了，也读了差不多1/3，写个短评记录一下，等读完的时候再来改吧。然后简单对比下基本常见的机器学习教材。我本科是学物理的，对于统计甚至概率论可以说是一无所知。入门的时候读的是周志华老师的《机器学习》，不过并没有读完的。一方面在家看书效率太低；另一...

评分☆☆☆☆☆

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...

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