稀疏统计学习及其应用
- 书名：稀疏统计学习及其应用
- 作者： Trevor Hastie Robert Tibshirani Martin Wainwright
- 格式：PDF
- 时间：2024-07-01
- 评分：
- ISBN：9787115472618
内容简介：
稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。《稀疏统计学习及其应用》就稀疏性统计学习做出总结，以 lasso方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用；不仅包含大量的例子和清晰的图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的参考。
《稀疏统计学习及其应用》适合算法、统计学和机器学习专业人士。
Trevor Hastie 美国统计学家和计算机科学家，斯坦福大学统计学教授，英国统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了R中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。
Robert Tibshirani 斯坦福大学统计学教授，国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士，1996年COPSS总统奖得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗，两人合著了The Elements of Statistical Learning，还合作讲授斯坦福大学的公开课“统计学习”。
Martin Wainwright 毕业于MIT，加州大学伯克利分校教授，以对统计与计算交叉学的理论和方法研究而闻名于学界，主要关注高维统计、机器学习、图模型和信息理论。2014年COPSS总统奖得主。...
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读书评论：
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Autoz04-12其实没那么难懂，统计学，计算数学专业感觉还很容易啃，Hastie等教授们是该领域权威，数学符号偏统计学，机器学习的童鞋请自行转换。但中文版错误比较多, 一定要对照英文版pdf和errata来更正，有些还翻译误导，需对照英文版理解。同时可以结合Robert的儿子Ryan Tibshirani 的卡内基凸优化课程，Hastie的《统计学习基础》营养更丰富
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