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2025-01-30
統計學習基礎 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
對於新手來說,這本書和PRML比起來差太遠,新手強烈建議去讀PRML,接下來再看這本書。。我就舉個最簡單的例子吧,這本書的第二章overview of supervised learning和PRML的introduction差太遠瞭。。。。讀這本書的overview如果讀者沒有基礎幾乎不知所雲。。但是PRML通過一個例子...
評分上半部看得更仔細些,相對來說收獲也更多。書的前半部對各種迴歸說得很多,曾經僅僅瞭解這些的迴歸方法的大概思路,但是從本書中更能瞭解它們的統計意義、本質,有種豁然開朗的感覺:) 隻是總的來說還是磕磕巴巴的看瞭一遍,還得繼續仔細研讀纔好。希望能有更深刻的領悟,目的...
評分中文翻譯版大概是用google翻譯翻的,然後排版一下,就齣版瞭。所以中文翻譯版中,每個單詞翻譯是對的,但一句話連起來卻怎麼也看不懂。最佳閱讀方式是,看英文版,個彆單詞不認識的話,再看中文版對應的那個詞。但如果英文版整個句子都不懂的話,那隻有去藉助baidu/google,並...
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
本書很牛逼,但是這本翻譯很不靠譜
評分無奈英文看的費勁...隻好看中文版的,看的欲罷不能,最近就看這本 --------後麵看的太吃力,棄掉瞭..哎 我真覺得是翻譯問題
評分是本好書,已齣至第二版,但是這本翻譯的不太好,書名譯為“統計學習精要”更為閤適,作者給齣瞭各個版本的下載,不需花錢即可下載,也推薦大傢看英文原版。
評分上學時讀的書,存
評分確實翻譯的一塌糊塗。。都看不下去瞭。。
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