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作者: Robert Tibshirani / Trevor Hastie / Jerome Friedman
出版社: 电子工业出版社
副标题: 数据挖掘、推理与预测
出版年: 2004-1
页数: 381
定价: 45.00元
装帧: 平装(无盘)
丛书: 国外计算机科学教材系列
ISBN: 9787505393318

内容简介  · · · · · ·

《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 surf...



目录  · · · · · ·

第一章 绪论
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
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第一章 绪论
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
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作者: 龚剑火军

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69 条评论

发表评论

  1. neal0620 neal0620说道:
    1#

    不错,挺好的

  2. 贼啦dou的于小露 贼啦dou的于小露说道:
    2#

    文字却通俗易懂

  3. 空星之夜 空星之夜说道:
    3#

    这是需要耐心

  4. 潇洒_无情 潇洒_无情说道:
    4#

    什么也不说了

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