吳喜之,北京大學數學力學係本科,美國北卡羅來納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授,博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所學府執教。
本書括的內容有: 經典綫性迴歸、廣義綫性模型、縱嚮數據(分層模型), 機器學習迴歸方法(決策樹、bagging、森林、mboost、人工神經網絡、支持嚮量機、k近鄰方法)、生存分析及Cox模型、經典判彆分析與logistic迴歸分類、機器學習分類方法(決策樹、bagging、森林、adaboost、人工神經網絡、支持嚮量機、k近鄰方法). 其中, 縱嚮數據(分層模型)及生存分析及Cox模型的內容可根據需要選用, 所有其他的內容都應該在教學中涉及, 可以簡化甚至忽略的內容為一些數學推導和某些不那麼的模型, 不可以忽略的是各種方法的直觀意義及理念.
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吳老師的書讀起來都很有趣,基本都是交流的口吻,抓住思想脈絡,並不糾纏推導細節,讀起來行雲流水。他從不掩飾自己的觀點,書中隨處可見對常見觀點的評論。最近兩本書的前言,他都用這句話結尾:“在任何國傢及任何製度下都能夠生存和發展的知識和能力,就是科學,是人們在生命曆程中應該獲得的”。深以為然。
评分沉迷學習無法自拔
评分理論部分敘述得清楚明白,但是有些地方按著書上的代碼弄不齣正確的結果
评分很有用,從大公司到創業公司走齣的第一步,靠著這本書
评分語言通俗流暢,思想不乏深度,可以一度
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