统计学习基础
- 书名：统计学习基础
- 作者： RobertTibshirani TrevorHastie JeromeFriedman
- 格式：PDF
- 时间：2024-06-28
- 评分：
- ISBN：9787505393318
内容简介：
《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》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:数据挖掘、推理与预测》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。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。
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 surf...
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最新评论：
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HauHwa Jau2010-08-20这书可读性很差，英文版也好不到哪里去
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Vince_L2019-12-10简单翻过，实在太难了，拙劣的翻译让它看起来更难了。“子采样”译成“罚回归”，也是没谁了。还是有个网友说的好，书译了烧不掉，还是少荼毒点好书，免得被骂万年。
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Bodhin2016-01-27是本好书，已出至第二版，但是这本翻译的不太好，书名译为“统计学习精要”更为合适，作者给出了各个版本的下载，不需花钱即可下载，也推荐大家看英文原版。
最新书摘：
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吾往2017-02-27This example also shows that neural networks are not a fully automatic tool, as they are sometimes advertised. As with all statistical models, subject matter knowledge can and should be used to improve their performance.
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吾往2017-02-27The clever design of network Net-5, motivated by the fact that features of handwriting style should appear in more than one part of a digit, was the result of many person years of experimentation.
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Ms.蔬菜2015-02-05Although the individual class density estimates may be biased, this bias might not hurt the posterior probabilities as much, esp near the decision regions. In fact the problem may be able to withstand considerable bias for the savings in variances such as naive assumption earns.
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