作者:(美国)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) (美国)丹妮拉·威滕(Daniela Witten) (美国)特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) (美国)罗伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 译者:王星
发表于2024-11-22
统计学习导论 2024 pdf epub mobi 电子书
业界良心,为学渣精心打造……深入浅出,甚至连矩阵怎么算怕你不会都告诉你,而且尽量避免使用矩阵之类的纯数学的表达,比较适合只学习应用的同学,不用关心太多内在证明。例子给的也很足,非常实际。R的例子讲的也很实用。总之非常适合自学。
评分http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ ==========================================================================================================================================================
评分业界良心,为学渣精心打造……深入浅出,甚至连矩阵怎么算怕你不会都告诉你,而且尽量避免使用矩阵之类的纯数学的表达,比较适合只学习应用的同学,不用关心太多内在证明。例子给的也很足,非常实际。R的例子讲的也很实用。总之非常适合自学。
评分这本书读起来不费劲,弱化了数学推导过程,注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快,个人感觉第三章线性回归写的很好,即使是很简单的线性模型,作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性,逻辑梳理得很好,也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好,有些...
评分Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...
图书标签: 统计学习 R 机器学习 数据分析 统计 统计学 数据挖掘 统计学习基础
《统计学习导论:基于R应用》读者对象是那些希望运用统计学习前沿技术分析数据的人士,既包括统计学专业的师生,也包括非统计学专业的从业者。
简单介绍了各种统计学习方法的思路,只见皮毛,理论不深,重在应用。
评分适合机器学习入门,需要一定统计学基础,数学推导不多。不过国内搞R的太少,还是乖乖撸python好
评分翻译太不走心了,多处拼写错误,浪费了原著的心血。译者和出版社对翻译缺乏敬畏和责任感。
评分译者在翻译的时候还是应该读的更仔细些。一些在英文版中存在的连我这个外行都能看得出来的笔误,翻译版依然存在。还有一些翻译错误,如果不是对着原版看的,估计怎么都无法释怀。
评分今天发现这本书上做满了笔记,为啥一点看过的印象都没有????(地铁老爷爷看手机)
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