统计学习基础(第2版)(英文) 2024 pdf epub mobi 电子书

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统计学习基础(第2版)(英文) 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

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.

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发表于2024-11-22

统计学习基础(第2版)(英文) 2024 pdf epub mobi 电子书

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统计学习基础(第2版)(英文) 电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

读 ESL 快半年了，也读了差不多1/3，写个短评记录一下，等读完的时候再来改吧。然后简单对比下基本常见的机器学习教材。我本科是学物理的，对于统计甚至概率论可以说是一无所知。入门的时候读的是周志华老师的《机器学习》，不过并没有读完的。一方面在家看书效率太低；另一...

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中文翻译版大概是用google翻译翻的，然后排版一下，就出版了。所以中文翻译版中，每个单词翻译是对的，但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是，看英文版，个别单词不认识的话，再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话，那只有去借助baidu/google，并...

评分☆☆☆☆☆

http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf

评分☆☆☆☆☆

统计学习的经典教材，数学难度适中，英文难度较低，看了其中有监督学习部分，无监督学习部分没怎么看，算法比较经典，但是也比较老。

评分☆☆☆☆☆

非常难，一点都不element，是本百科全书式的读物，如果是初学者，不建议读很多章节也没有细节，概述性的东西，能看懂几章就很不错了其实每章都可以写成一本书，都可以做很多篇的论文全部读懂非常非常难，倒是作为用到哪个部分作为参考资料查查很不错

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出版者:世界图书出版公司北京公司

作者:Trevor Hastie

出品人:

页数:745

译者:

出版时间:2015-1-1

价格:102.80

装帧:平装

isbn号码:9787510084508

丛书系列:Springer Series in Statistics 影印版

图书标签: 机器学习统计学习统计学数据挖掘数学统计数据分析 statistics

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统计学习基础(第2版)(英文) 2024 pdf epub mobi 用户评价

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A comprehensive book concerning ML. I recommend it to advanced readers equipped with extensive solid mathematical foundation, especially certain core courses of statistics(e.g., multivariate statistical analysis), matrix theory, optimization theory and numerical analysis.

评分☆☆☆☆☆

其实这本书有个姐妹篇，叫 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R ，是Hastie 和Tibshirani 和另外两个作者合写的，更加适合入门，是非常经典的教材。

评分☆☆☆☆☆

Good Introduction with detailed explanation in spite of tediousness.

评分☆☆☆☆☆

讨论班一直在讲这本书，难度对我来说挺高的，但是读透了就会有种醍醐灌顶的感觉，机器学习的必读书目之一吧。

评分☆☆☆☆☆

不适合没怎么学过统计和线性代数的人看，不太友好

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