具体描述
《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。
作者简介
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.
目录信息
第二章 有指导学习概述
第三章 回归的线性方法
第四章 分类的线性方法
第五章 基展开与正则化
第六章 核方法
第七章 模型评估与选择
第八章 模型推理和平均
第九章 加法模型、树和相关方法
第十章 提升和加法树
第十一章 神经网络
第十二章 支持向量机和柔性判别
第十三章 原型方法和最近邻
第十四章 无指导学习
· · · · · · (收起)
读后感
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] ==========================================================================================================================================================
评分对于新手来说，这本书和PRML比起来差太远，新手强烈建议去读PRML，接下来再看这本书。。我就举个最简单的例子吧，这本书的第二章overview of supervised learning和PRML的introduction差太远了。。。。读这本书的overview如果读者没有基础几乎不知所云。。但是PRML通过一个例子...
评分读了一个月，还在前四章深耕，在此说明一下，网上的 solution，笔记啊，我见到的，只有一个份做的最详细，准确度最高，其余的都是滥竽充数，过程推导乱来，想当然，因为该书的符号有点混乱，所以建议阅读该书的人把前面的 Notation 读清楚，比如书中 X 出现的有好几种形式，每...
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...
用户评价
很多人反应翻译得不好，我还是以前的老观点<中文书籍可以让你快速进入一个领域>。的确里面有些词汇，并不是数学中标准的翻译。提一点：很多方法从统计的角度并不一定是最好的理解方式。继续攻读英文第二版。
评分上学时读的书，存
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: C8/6344
评分确实翻译的一塌糊涂。。都看不下去了。。
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