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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有人给我推荐这本书的时候说,有了这本书,就不再需要其他的机器学习教材了。 入手这本书的接下来两个月,我与教材中艰深的统计推断、矩阵、数值算法、凸优化等数学知识展开艰苦的斗争。于是我明白了何谓”不需要其他的机器学习教材“:准确地说,是其他的教材都不需要了;一本...  

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个人觉得“机器学习 -- 从入门到精通”可以作为这本书的副标题。 机器学习、数据挖掘或者模式识别领域有几本非常流行的教材,比如Duda的模式分类,Bishop的PRML。Duda的书第一版是模式识别的奠基之作,现在大家谈论得是第二版,因为内容相对简单,非常流行,但对近20年取得统...  

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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  

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中文翻译版大概是用google翻译翻的,然后排版一下,就出版了。所以中文翻译版中,每个单词翻译是对的,但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是,看英文版,个别单词不认识的话,再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话,那只有去借助baidu/google,并...  

用户评价

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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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课本 自身功力太浅

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课本 自身功力太浅

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