沃新书屋 - 统计学习导论
本书资料更新时间:2025-04-29 04:13:06

统计学习导论

统计学习导论精美图片

统计学习导论书籍详细信息


内容简介:

《统计学习导论:基于R应用》读者对象是那些希望运用统计学习前沿技术分析数据的人士,既包括统计学专业的师生,也包括非统计学专业的从业者。

书籍目录:

目录 中文版序 译者序 前言 第1章导论 1.1统计学习概述 1.2统计学习简史 1.3关于这本书 1.4这本书适用的读者群 1.5记号与简单的矩阵代数 1.6本书的内容安排 1.7用于实验和习题的数据集 1.8本书网站 1.9致谢 第2章统计学习 2.1什么是统计学习 2.2评价模型精度 2.3实验:R语言简介 2.4习题 第3章线性回归 3.1简单线性回归 3.2多元线性回归 3.3回归模型中的其他注意 事项 3.4营销计划 3.5线性回归与K最近邻法的 比较 3.6实验:线性回归 3.7习题 第4章分类 4.1分类问题概述 4.2为什么线性回归不可用 4.3逻辑斯谛回归 4.4线性判别分析 4.5分类方法的比较 4.6R实验:逻辑斯谛回归、LDA、QDA和KNN 4.7习题 第5章重抽样方法 5.1交叉验证法 5.2自助法 5.3实验:交叉验证法和自助法 5.4习题 第6章线性模型选择与正则化 6.1子集选择 6.2压缩估计方法 6.3降维方法 6.4高维问题 6.5实验1:子集选择方法 6.6实验2:岭回归和lasso 6.7实验3:PCR和PLS回归 6.8习题 第7章非线性模型 7.1多项式回归 7.2阶梯函数 7.3基函数 7.4回归样条 7.5光滑样条 7.6局部回归 7.7广义可加模型 7.8实验:非线性建模 7.9习题 第8章基于树的方法 8.1决策树基本原理 8.2装袋法、随机森林和提升法 8.3实验:决策树 8.4习题 第9章支持向量机 9.1最大间隔分类器 9.2支持向量分类器 9.3狭义的支持向量机 9.4多分类的SVM 9.5与逻辑斯谛回归的关系 9.6实验:支持向量机 9.7习题 第10章无指导学习 10.1无指导学习的挑战 10.2主成分分析 10.3聚类分析方法 10.4实验1:主成分分析 10.5实验2:聚类分析 10.6实验3:以NCI60数据为例 10.7习题

作者简介:

作者:(美国)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) (美国)丹妮拉·威滕(Daniela Witten) (美国)特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) (美国)罗伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 译者:王星

其它内容:

暂无其它内容!


下载点评

  • 可复制(1776+)
  • 清晰(750+)
  • 图文清晰(336+)
  • 过期(136+)
  • 缺页(193+)
  • 语言简练(423+)
  • 带书签(706+)
  • 资料丰富(819+)
  • 惊喜(110+)
  • 批注(322+)
  • 科研(193+)
  • 学生(727+)
  • 必下(391+)
  • 文艺范(932+)
  • 精校(155+)
  • 稀缺(883+)
  • 力荐(708+)
  • TXT(831+)
  • 模糊(391+)

下载评论

  • 用户1743390671: ( 2025-03-31 11:11:11 )

    互动功能搭配EPUB/TXT格式,高清数字阅读体验,推荐下载。

  • 用户1714427144: ( 2024-04-30 05:45:44 )

    无损的期刊资源,多格式设计提升阅读体验,值得收藏。

  • 陈***秋: ( 2024-05-19 23:24:18 )

    不错,图文清晰,无错版,可以入手。

  • 用户1745569204: ( 2025-04-25 16:20:04 )

    高清的学术资源,图文设计提升阅读体验,值得收藏。

  • 用户1743466430: ( 2025-04-01 08:13:50 )

    无损版本期刊资源,PDF/AZW3格式适配各种阅读设备,操作便捷。


相关书评