统计学习基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Robert Tibshirani

电子工业出版社

2004-1

381

45.00元

平装(无盘)

国外计算机科学教材系列

9787505393318

图书标签: 统计学习数据挖掘机器学习统计学数据分析统计 Statistics 模式识别

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发表于2025-02-02

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图书描述

《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》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:数据挖掘、推理与预测》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。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。

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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.

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

作者是斯坦福大学三个统计学教授，他们经常参加各种神经网络、数据挖掘、机器学习会议……翻译不好

评分☆☆☆☆☆

这书可读性很差，英文版也好不到哪里去

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是不好读，不过还算是可以学到点东西的

评分☆☆☆☆☆

有点难...不是很好读.

评分☆☆☆☆☆

比较难，不适合入门

读后感

评分☆☆☆☆☆

我导师(stanford博士毕业)非常欣赏这本书，并把它作为我博士资格考试的参考教材之一。感谢 ZHENHUI LI 提供的信息。本书作者已经将第二版的电子书放到网上，大家可以免费下载。 http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 网上还有一份solution manual, 但是似乎...

评分☆☆☆☆☆

[https://esl.hohoweiya.xyz/index.html] ==========================================================================================================================================================

评分☆☆☆☆☆

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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