统计学习基础
- 书名：统计学习基础
- 作者： Robert Tibshirani Trevor Hastie Jerome Friedman
- 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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豆友190757010-10作者是斯坦福大学三个统计学教授，他们经常参加各种神经网络、数据挖掘、机器学习会议……翻译不好
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极度视界12-11很多人反应翻译得不好，我还是以前的老观点<中文书籍可以让你快速进入一个领域>。的确里面有些词汇，并不是数学中标准的翻译。提一点：很多方法从统计的角度并不一定是最好的理解方式。继续攻读英文第二版。
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可乐音01-29中文版翻译得不咋地，不过内容确实深奥，不好懂，可以慢慢看。
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