出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111497714 商品編碼:1595039411 品牌:文軒 出版時間:2015-05-01 代碼:79 作者:加雷斯·詹姆斯(GarethJames)等著
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作 者:(美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著;王星 等 譯 著 定 價:79 出 版 社:機械工業出版社 出版日期:2015年05月01日 頁 數:290 裝 幀:平裝 ISBN:9787111497714 ●中文版序 ●譯者序 ●前言 ●第1章導論 ●1.1統計學習概述 ●1.2統計學習簡史 ●1.3關於這本書 ●1.4這本書適用的讀者群 ●1.5記號與簡單的矩陣代數 ●1.6本書的內容安排 ●1.7用於實驗和習題的數據集 ●1.8本書網站 ●1.9致謝 ●第2章統計學習 ●2.1什麼是統計學習 ●2.2評價模型精度 ●2.3實驗:R語言簡介 ●2.4習題 ●第3章線性回歸 ●3.1簡單線性回歸 ●部分目錄 《統計學習導論:基於R應用》是一本統計學習方法的概要書,提供了理解大數據和復雜數據必不可少的工具,數據來自近20年來生物學、金融學、市場營銷學和天體物理學等領域。書中介紹了一些重要的建模方法和預測技術以及它們的相關應用。內容涉及線性回歸、分類、再抽樣方法、壓縮方法、樹方法、聚類、支持向量機等。書中使用大量案例來闡釋相關方法,每章都有如何在R中實現所述方法的指導實驗。 (美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著;王星 等 譯 著 加雷斯·詹姆斯,斯坦福大學統計學博士畢業,師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授,美國統計學會會士,數理統計協會終身會員,新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。 丹妮拉·威滕,斯坦福大學統計學博士畢業,師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授,美國統計學會和國際數理統計協會會士,《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《等 前言統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集,是近期纔發展起來的統計學的一個新領域,它與計算機科學特別是其中的機器學習相互融合、協同發展。統計學習領域涵蓋了許多方法,比如說lasso回歸、稀疏回歸、分類和回歸樹、提升法和支持向量機。 隨著“大數據”問題的爆炸式增長,統計學習已成為許多科學領域及市場研究、金融學等商科領域一個非常熱門的話題,擁有統計學習技能的人纔千金難求。 統計學習領域開山之作之一——《統計學習基礎》(The Elements of Statistical Learning,ESL)(作者Hastie, Tibshirani, Friedman)於2001年出版,第2版於2009年問世。現在,ESL已成為統計學界乃至其他相關領域的一本非常受歡迎的教材,其中一個原因是ESL的風格平實,易於接受。但事實上,ESL是為受過數學科學高等訓練的人而寫的。這本等
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