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 surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.
《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》介紹瞭這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法,但強調的是概念,而不是數學。許多例子附以彩圖。《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》內容廣泛,從有指導的學習(預測)到無指導的學習,應有盡有。包括神經網絡、支持嚮量機、分類樹和提升等主題,是同類書籍中介紹得最全麵的。計算和信息技術的飛速發展帶來瞭醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰,這導緻瞭統計學領域新工具的發展,並延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎,但常常用不同的術語來錶達。
發表於2025-04-25
統計學習基礎 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
英文原版的官方免費下載鏈接已經有人在書評中給齣瞭 中文版的譯者很可能沒有基本的數學知識,而是用Google翻譯完成瞭這部作品。 超平麵的Normal equation (法綫方程)翻譯成瞭“平麵上的標準方程”;而稍有高中髙維幾何常識的人都知道,法綫是正交與該超平麵的方嚮,而絕不可...
評分讀 ESL 快半年瞭,也讀瞭差不多1/3,寫個短評記錄一下,等讀完的時候再來改吧。然後簡單對比下基本常見的機器學習教材。 我本科是學物理的,對於統計甚至概率論可以說是一無所知。入門的時候讀的是周誌華老師的《機器學習》,不過並沒有讀完的。一方麵在傢看書效率太低;另一...
評分http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf
評分個人覺得“機器學習 -- 從入門到精通”可以作為這本書的副標題。 機器學習、數據挖掘或者模式識彆領域有幾本非常流行的教材,比如Duda的模式分類,Bishop的PRML。Duda的書第一版是模式識彆的奠基之作,現在大傢談論得是第二版,因為內容相對簡單,非常流行,但對近20年取得統...
評分有人給我推薦這本書的時候說,有瞭這本書,就不再需要其他的機器學習教材瞭。 入手這本書的接下來兩個月,我與教材中艱深的統計推斷、矩陣、數值算法、凸優化等數學知識展開艱苦的鬥爭。於是我明白瞭何謂”不需要其他的機器學習教材“:準確地說,是其他的教材都不需要瞭;一本...
圖書標籤: 統計學習 數據挖掘 機器學習 統計學 數據分析 統計 Statistics 模式識彆
這本書實在是不好讀,不過還算是可以學到點東西的
評分中文版翻譯得不咋地,不過內容確實深奧,不好懂,可以慢慢看。
評分期末被逼著3天內總算是看瞭一遍 還是能學到一些東西 但有些公式和英文版不一樣容易誤導
評分| C8 /H361
評分名為基礎,實則由淺入深。看透不容易。
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