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题名/责任者:

The elements of statistical learning:data mining, inference, and prediction/Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

版本说明:

全彩英文版

出版发行项:

北京:世界图书出版公司,2023

ISBN及定价:

978-7-5192-9686-5/CNY238.00

载体形态项:

745页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

统计学习基础:机器学习中的数据挖掘、推断与预测

其它题名:

Data mining, inference,and prediction

丛编项:

香农信息科学经典.“机器学习”系列

个人责任者:

哈斯蒂 (Hastie, Trevor) 著

个人责任者:

蒂布希拉尼 (Tibshirani, Robert) 著

个人责任者:

弗里德曼 (Friedman, Jerome) 著

学科主题:

统计学-英文

中图法分类号:

C8

题名责任附注:

题名与责任者取自封面

书目附注:

有书目 (第699-727页) 和索引

原作版本附注:

影印自原书第2版

提要文摘附注:

本书是Springer统计系列丛书之一, 旨在让读者深入了解数据挖掘和预测。随着计算机和信息技术迅猛发展, 医学、生物学、金融、以及市场等各个领域的大量数据的产生, 处理这些数据以及挖掘它们之间的关系对于一个统计工作者显得尤为重要。本书运用共同的理论框架将这些领域的重要观点做了很好的阐释, 重点强调方法和概念基础而非理论性质, 运用统计的方法更是突出概念而非数学。另外, 书中大量的彩色图例可以帮助读者更好地理解概念和理论。目次: 导论; 监督学习概述; 线性回归模型; 线性分类方法; 基展开与正则性。

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