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MARC状态:审校  文献类型:中文图书 浏览次数:150 

题名/责任者:
统计学习要素:机器学习中的数据挖掘、推断与预测/(美) 特雷弗·哈斯蒂, 罗伯特·提布施拉尼, 杰罗姆·弗雷曼著 张军平译
出版发行项:
北京:清华大学出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-302-55739-5/CNY159.00
载体形态项:
xxii, 550页:彩图;26cm
统一题名:
Elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction
其它题名:
机器学习中的数据挖掘、推断与预测
个人责任者:
黑斯蒂 (Hastie, Trevor)
个人责任者:
提布施拉尼 (Tibshirani, Robert)
个人责任者:
弗雷德曼 (Friedman, Jerome)
个人次要责任者:
张军平
学科主题:
机器学习
中图法分类号:
TP181
中图法分类号:
TP181
版本附注:
据原书第2版译出
出版发行附注:
限中国大陆发行
相关题名附注:
书名原文取自版权页
责任者附注:
责任者Hastie规范汉译姓: 黑斯蒂 ; 责任者Friedman规范汉译姓: 弗里德曼
书目附注:
有书目 (第527-542页)
提要文摘附注:
本书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。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。
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