图书标签: 统计学习 R 机器学习 数据分析 统计 统计学 数据挖掘 统计学习基础
发表于2025-05-03
统计学习导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
《统计学习导论:基于R应用》读者对象是那些希望运用统计学习前沿技术分析数据的人士,既包括统计学专业的师生,也包括非统计学专业的从业者。
作者:(美国)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) (美国)丹妮拉·威滕(Daniela Witten) (美国)特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) (美国)罗伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 译者:王星
ESL的导读版,以我的能力估计看不下ESL。中文版书中有些翻译的小问题,可以自己找出来。英文版的Errata可以在书的网站上找到。内容讲的很多,基本是机器学习那块的,传统统计学只介绍了一点点,但对于我所属专业目前状况而言,线性模型还是占领着研究分析方法的霸主地位。
评分第三章和第六章完全没推导,差评。
评分第三章和第六章完全没推导,差评。
评分中文版序翻译的很差劲,印象不好。 内容翻译的很好,跟序言不是同一个作者。
评分岭回归中的Lambda怎么选取?有点没看懂
很适合入门,几乎没有什么数学,英文读起来也很简单,一些词汇不懂可以对照中文版。中文版叫:统计学习导论:基于 R 应用。适合刚刚接触机器学习的同学阅读。和适合我这种菜鸟阅读学习,下载了 N 本机器学习的书了,这本是唯一能读的下去的。初学主要是先了解概念,对机器学习...
评分Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...
评分这本书读起来不费劲,弱化了数学推导过程,注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快,个人感觉第三章线性回归写的很好,即使是很简单的线性模型,作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性,逻辑梳理得很好,也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好,有些...
评分1. expected test MSE use:to assess the accuracy of model predictions. obtain: repeatedly estimate f using a large number of training sets and test each at x0. decompose: into 3 parts -- variance, bias and irreducible error. note: the meaning of variance an...
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