书馨卡帮你省薪
好书大清仓|每满60减30，减后满百送文创
欢迎光临中图网 请 | 注册
搜索
搜索全部
  • 搜索全部
  • 书名
  • 作者
  • 出版社
  • ISBN
高级搜索
我身体里的人造星星乡间的日常情感勒索神秘的黑猫
  • 合成诗经
  • 新用户注册领10元
中图网
>
计算机/网络
>
计算机教材
统计学习导论 基于R应用
分享

统计学习导论 基于R应用

作者：加雷斯·詹姆斯
出版社：机械工业出版社出版时间：2024-10-01
开本： 16开 页数： 448
本类榜单：计算机/网络销量榜
中 图 价:¥70.9(6.5折) 定价  ¥109.0 登录后可看到会员价
加入购物车 收藏
运费6元，满39元免运费
?新疆、西藏除外
本类五星书更多>
中图价:¥70.9 加入购物车
洞明世事，从读书开始 淘书团

统计学习导论 基于R应用 版权信息

  • ISBN：9787111761761
  • 条形码：9787111761761 ; 978-7-111-76176-1
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
    >
    计算机教材

统计学习导论 基于R应用 本书特色

加雷斯·詹姆斯(Gareth James)　斯坦福大学统计学博士，师从Trevor Hastie。埃默里大学数据科学和运筹学教授，E. Morgan Stanley 工商管理主席。他在统计学习领域发表了大量的方法论著作，特别强调高维数据和函数数据。丹妮拉·威滕(Daniela Witten) 斯坦福大学统计学博士，师从Robert Tibshirani。华盛顿大学统计学与生物统计学教授、Dorothy Gilford 讲席教授。她的研究主要集中在用于分析复杂、混乱和大规模数据的统计机器学习技术上，重点是无监督学习。特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) 斯坦福大学统计学教授、John A. Overdeck数学教授、生物医学数据科学教授，美国科学院院士。他参与开发了 R/S-PlUS 中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。罗伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 斯坦福大学统计学教授、生物医学数据科学教授。他提出了lasso， 与Hastie一起建立了广义加性模型。

统计学习导论 基于R应用 内容简介

本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用，涵盖以下主题：线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过图形和实例介绍如何实现R语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容，并对R代码进行了全面更新。本书旨在帮助科学、工业和其他领域的从业人员学习和应用这些统计学习技术。

统计学习导论 基于R应用 目录

目录


译者序

前言

第1章导论1

11统计学习概述1

12统计学习简史4

13关于本书4

14本书的读者群6

15记号与简单矩阵代数6

16本书的内容安排8

17用于实验和习题的数据集9

18本书网站10

19致谢10

第2章统计学习11

21什么是统计学习11

22评价模型精度21

23实验：R语言简介31

24习题39

第3章线性回归43

31简单线性回归44

32多元线性回归51

33回归模型中的其他注意事项60

34营销计划75

35线性回归与K*近邻法的
比较76

36实验：线性回归80

37习题89

第4章分类95

41分类问题概述95

42为什么线性回归不可用96

43逻辑斯谛回归98

44用于分类的生成模型104

45分类方法的比较116

46广义线性模型121

47实验：分类方法126

48习题141

第5章重抽样方法146

51交叉验证法146

52自助法154

53实验：交叉验证法和自助法157

54习题163

第6章线性模型选择与正则化167

61子集选择168

62压缩估计方法175

63降维方法185

64高维问题192

65实验：线性模型和正则方法196

66习题210

第7章非线性模型214

71多项式回归214

72阶梯函数216

73基函数217

74回归样条218

75光滑样条223

76局部回归225

77广义可加模型227

78实验：非线性建模230

79习题239

第8章基于树的方法242

81决策树基本原理242

82装袋法、随机森林、提升法和

贝叶斯加性回归树250

83实验：决策树260

84习题267

第9章支持向量机270

91*大间隔分类器270

92支持向量分类器274

93狭义的支持向量机278

94多分类的支持向量机283

95与逻辑斯谛回归的关系284

96实验：支持向量机285

97习题293

第10章深度学习297

101单隐层神经网络297

102多隐层神经网络300

103卷积神经网络303

104文本分类310

105循环神经网络312

106深度学习适用场景320

107拟合神经网络321

108插值和双下降325

109实验：深度学习328

1010习题342

第11章生存分析与删失数据344

111生存时间与删失时间344

112细说删失345

113KaplanMeier生存曲线346

114对数秩检验348

115生存响应下的回归模型350

116Cox模型的压缩357

117其他主题359

118实验：生存分析361

119习题368

第12章无监督学习372

121无监督学习的挑战372

122主成分分析373

123缺失值与矩阵补全382

124聚类分析方法386

125实验：无监督学习397

126习题411

第13章多重检验415

131假设检验的快速回顾416

132多重检验的挑战420

133族错误率421

134假发现率428

135计算p值和假发现率的重采样
方法431

136实验：多重检验436

137习题445


3,5
展开全部

统计学习导论 基于R应用 作者简介

加雷斯·詹姆斯(Gareth James)　斯坦福大学统计学博士，师从Trevor Hastie。埃默里大学数据科学和运筹学教授，E. Morgan Stanley 工商管理主席。他在统计学习领域发表了大量的方法论著作，特别强调高维数据和函数数据。
丹妮拉·威滕(Daniela Witten) 斯坦福大学统计学博士，师从Robert Tibshirani。华盛顿大学统计学与生物统计学教授、Dorothy Gilford 讲席教授。她的研究主要集中在用于分析复杂、混乱和大规模数据的统计机器学习技术上，重点是无监督学习。
特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) 斯坦福大学统计学教授、John A. Overdeck数学教授、生物医学数据科学教授，美国科学院院士。他参与开发了 R/S-PlUS 中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。
罗伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 斯坦福大学统计学教授、生物医学数据科学教授。他提出了lasso， 与Hastie一起建立了广义加性模型。

商品评论(0条)
写书评 赚书币
暂无评论……
书友推荐
本类畅销
编辑推荐
返回顶部
新手上路
新用户指引
注册用户 更改注册信息
购物常见问题
关于特价书的常见问题
购买问题
订单跟踪
付款方式
账户余额  申请提现
配送方式及费用、范围
集团购买
售后服务
退换货流程
投诉与建议
特色服务
会员等级与书币
中图网书馨卡
邀请好友购买返10元礼包
其他信息
本站简介
联系我们
招聘英才
网站联盟
友情链接
微信公众号
中图网微信
中图网微博
中图网微博
手机中图网
手机中图网
中图网
诚信认证 电子商务诚信单位认证

京ICP备09013606号-3京信市监发[2002]122号海淀公安分局备案编号：1101083394

营业执照出版物经营许可证 京出发京批字第直110071

在线客服