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統計學習基礎(第2版)(英文)

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Trevor Hastie
世界圖書齣版公司北京公司
2015-1-1
745
102.80
平裝
Springer Series in Statistics 影印版
9787510084508

圖書標籤: 機器學習  統計學習  統計學  數據挖掘  數學  統計  數據分析  statistics   


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发表于2024-09-24

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圖書描述


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

名氣很大,內容很散,不如直接讀論文

評分

好書就得品著讀

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其實這本書有個姐妹篇,叫 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R ,是Hastie 和Tibshirani 和另外兩個作者閤寫的,更加適閤入門,是非常經典的教材。

評分

討論班一直在講這本書,難度對我來說挺高的,但是讀透瞭就會有種醍醐灌頂的感覺,機器學習的必讀書目之一吧。

評分

名氣很大,內容很散,不如直接讀論文

讀後感

評分

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  

評分

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  

評分

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...  

評分

我导师(stanford博士毕业)非常欣赏这本书,并把它作为我博士资格考试的参考教材之一。 感谢 ZHENHUI LI 提供的信息。本书作者已经将第二版的电子书放到网上,大家可以免费下载。 http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 网上还有一份solution manual, 但是似乎...  

評分

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。  

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