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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测 PDF下载

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内容简介

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。本书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。本书内容广泛,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。 本书可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材,对于统计学相关人员、科学界和业界关注数据挖掘的人,本书值得一读。

作者简介

Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授,并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型,并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为:非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医

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目录

第1章 绪论
第2章 有指导学习概述
2.1 引言
2.2 变量类型和术语
2.3 两种简单预测方法:最小二乘方和最近邻法
2.4 统计判决理论
2.5 高维空间的局部方法
2.6 统计模型、有指导学习和函数逼近
2.7 结构化回归模型
2.8 受限的估计方法类
2.9 模型选择和偏倚-方差权衡
文献注释
习题
第3章 回归的线性方法

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