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.
发表于2025-03-15
统计学习基础(第2版)(英文) 2025 pdf epub mobi 电子书
douban评论非要给出评价才能发表,这非常难决断 说你好呢,翻译的乱七八糟 说你不好呢,内容实在深刻 说起翻译来,这可是把中文说的比外文还难懂 Jiawei Han的数据挖掘让范明译的污七八糟 结果还让他来翻译这部经典,怀疑他在用google翻译 最后还是忍不住去图书馆复印了原版...
评分有人给我推荐这本书的时候说,有了这本书,就不再需要其他的机器学习教材了。 入手这本书的接下来两个月,我与教材中艰深的统计推断、矩阵、数值算法、凸优化等数学知识展开艰苦的斗争。于是我明白了何谓”不需要其他的机器学习教材“:准确地说,是其他的教材都不需要了;一本...
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评分图书标签: 机器学习 统计学习 统计学 数据挖掘 数学 统计 数据分析 statistics
楼下有几位兄台对“基础”的要求未免太苛刻了,这是面向研究生的书籍,应该用评价GTM的标准来衡量它啊。 而且本书的门槛是本科那些知识学扎实就可以读了,做学问来说这难道还不够基础么?
评分我来说下,本书面向的读者对象为精通概率统计的人,即你差不多是个统计学博士就可以了,不然很多结论直接就来,也不推导。本书重概率统计直觉,我觉得此书很尴尬,厉害的人觉得就是个提纲,水平差的人又觉得太跳跃。最后,统计机器学习入门慎看此书。
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。
评分内容多了一些前沿比较好用的东西,但是感觉印刷和装帧质量不如第一版了。可能是新的印刷厂的原因。
评分哼,说好的基础呢!!!一点都不基础,看得我累死了,然后放弃了
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