统计学习基础

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作者:(德国)T.黑斯蒂(Trevor Hastie)

出版者:世界图书出版公司
作者:哈斯蒂 (Hastie.T.)
出品人:
页数:533
译者:
出版时间:2009-1-1
价格:88.00元
装帧:平装
isbn号码:9787506292313
丛书系列:Springer Series in Statistics 影印版
图书标签:
  • 机器学习 
  • 统计学习 
  • 统计学 
  • 数据挖掘 
  • 数学 
  • 统计 
  • 概率论与统计学 
  • Statistical 
  •  
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计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这导致了统计学领域新工具的发展,并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础,但常常用不同的术语来表达。《统计学习基础(第2版)(英文)》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础(第2版)(英文)》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面的。

《统计学习基础(第2版)(英文)》可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材,对于统计学相关人员、科学界和业界关注数据挖掘的人,《统计学习基础(第2版)(英文)》值得一读。

具体描述

读后感

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英文原版的官方免费下载链接已经有人在书评中给出了 中文版的译者很可能没有基本的数学知识,而是用Google翻译完成了这部作品。 超平面的Normal equation (法线方程)翻译成了“平面上的标准方程”;而稍有高中髙维几何常识的人都知道,法线是正交与该超平面的方向,而绝不可...  

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The methodology used in the books are fancy and attractive, yet in terms of rigorous proofs, sometimes the book skip steps and is difficult to follow. ~ Slightly sophisticated for undergraduate students, but in general is a very nice book.

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读了一个月,还在前四章深耕,在此说明一下,网上的 solution,笔记啊,我见到的,只有一个份做的最详细,准确度最高,其余的都是滥竽充数,过程推导乱来,想当然,因为该书的符号有点混乱,所以建议阅读该书的人把前面的 Notation 读清楚,比如书中 X 出现的有好几种形式,每...  

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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...  

用户评价

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Statistical Learning 最经典的入门教材。很多Machine Learning的书,没有关注太多模型背后的原理。但是要做好Machine Learning,这些必不可少。另,Youtube上可以搜到Hastie和小伙伴前些年的授课视频。

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Will be a classic

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非常好的一本书,读了好几遍,每次都有新收获。只可惜我现在已经决定退坑了。

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非常好的一本书,读了好几遍,每次都有新收获。只可惜我现在已经决定退坑了。

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Statistical Learning 最经典的入门教材。很多Machine Learning的书,没有关注太多模型背后的原理。但是要做好Machine Learning,这些必不可少。另,Youtube上可以搜到Hastie和小伙伴前些年的授课视频。

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