统计学习基础读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 533页 | 9.5 | 2020 | 世界图书出版公司 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| 88.00元 | 2020-02-20 … | 2021-09-10 … | 60 |
主题/类型/题材/标签
机器学习,统计学习,统计学,数据挖掘,数学,统计,概率论与数理统计,
作者
哈斯蒂 (Hastie.T.) ISBN:9787506292313 原作名/别名:《》
内容和作者简介
统计学习基础摘要
计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。《统计学习基础(第2版)(英文)》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础(第2版)(英文)》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。
《统计学习基础(第2版)(英文)》可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材，对于统计学相关人员、科学界和业界关注数据挖掘的人，《统计学习基础(第2版)(英文)》值得一读。
作者简介作者：（德国）T.黑斯蒂（Trevor Hastie）
本书后续版本
未发行或暂未收录
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