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作  者:(美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著；王星 等 譯 定  價:79 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期: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緻謝
●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章綫性迴歸
●3.1簡單綫性迴歸
●部分目錄

內容簡介

《統計學習導論:基於r應用》是一本統計學習方法的概要書，提供瞭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。書中介紹瞭一些重要的建模方法和預測技術以及它們的相關應用。內容涉及綫性迴歸、分類、再抽樣方法、壓縮方法、樹方法、聚類、支持嚮量機等。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 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，美國統計學會和靠前數理統計協會會士，《Journal o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，它與計算機科學特彆是其中的機器學習相互融閤、協同發展。統計學習領域涵蓋瞭許多方法，比如說lasso迴歸、稀疏迴歸、分類和迴歸樹、提升法和支持嚮量機。
    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*常熱門的話題，擁有統計學習技能的人纔韆金難求。
    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年齣版，第2版於2009年問世。現在，E等

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