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统计学习基础  童书●育儿

Robert Tibshirani
电子工业出版社(2004-1)
45元 / 381页
9787505393318
标签: 统计  Statistics  模式识别  数据分析  统计学  数据挖掘 

《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。


作者介绍

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...<a href="javascript:void(0)" class="j a_show_full">(展开全部)</a>