统计学习要素(机器学习中的数据挖掘推断与预测第2版)

字数: 958
出版社: 清华大学
作者: (美)特雷弗·哈斯蒂//罗伯特·提布施拉尼//杰罗姆·弗雷曼|责编:文开琪|译者:张军平
商品条码: 9787302557395
版次: 1
开本: 16开
页数: 550
出版年份: 2021
印次: 1

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内容简介

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和最近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》主题全面，是一本经典的统计学习教材，适合本科高年级学生和研究生使用和参考。