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作  者:无 著作 定  价:119 出 版 社:世界图书出版公司 出版日期:2015年01月01日 页  数:745 装  帧:平装 ISBN:9787510084508 ●Preface to the Second Edition
●Preface to the First Edition
●1 Introduction
●2 Overview of Supervised Learning
●2.1 Introduction
●2.2 Variable Types and Terminology
●2.3 Two Simple Approaches to Prediction:Least Squares and Nearest Neighbors
●2.3.1 Linear Models and Least Squares
●2.3.2 Nearest-Neighbor Methods
●2.3.3 From Least Squares to Nearest Neighbors
●2.4 Statistical Decision Theory
●2.5 Local Methods in High Dimensions
●2.6 Statistical Models, Supervised Learning and Function Approximation
●2.6.1 A Statistical Model for the Joint Distribution Pr(X,Y)
●2.6.2 Supervised Learning
●2.6.3 Function Approximation
●2.7 Structured Regression Models
●2.7.1 Difficulty of the Problem
●2.8 Classes of Restricted Estimators
●2.8.1 Roughness Penalty and Bayesian Methods
●部分目录

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。《统计学习基础(第2版)(英文)》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。《统计学习基础(第2版)(英文)》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*全面的。
《统计学习基础(第2版)(英文)》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，《统计学习基础(第2版)(英文)》值得一读。

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