统计学习基础(第2版)(英文) pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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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2024-11-04

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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☆☆☆☆☆

讨论班一直在讲这本书，难度对我来说挺高的，但是读透了就会有种醍醐灌顶的感觉，机器学习的必读书目之一吧。

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☆☆☆☆☆

一直觉得这个学科大概不存在入门教材这个概念。

评分☆☆☆☆☆

不适合没怎么学过统计和线性代数的人看，不太友好

评分☆☆☆☆☆

楼下有几位兄台对“基础”的要求未免太苛刻了，这是面向研究生的书籍，应该用评价GTM的标准来衡量它啊。而且本书的门槛是本科那些知识学扎实就可以读了，做学问来说这难道还不够基础么？

读后感

评分☆☆☆☆☆

统计学习的经典教材，数学难度适中，英文难度较低，看了其中有监督学习部分，无监督学习部分没怎么看，算法比较经典，但是也比较老。

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☆☆☆☆☆

评论最下面的部分Version 1是我开始读这本书的时候写的东西，现在加上点基础部分。对linear algebra, probability 要有非常强的直观认识，对这两个基础学的非常通透。Linear algebra 有几种常用的分解QR, eigendecomposition, SVD，搞清楚它们的作用和几何意义。Bayesian meth...

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...

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