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题名/责任者:

统计学习导论:基于R应用:with applications in R/(美) 加雷斯·詹姆斯 ... [等] 著/Gareth James ... [等] 王星 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-76176-1/CNY109.00

载体形态项:

447页, [32] 页图版:图 (部分彩图);24cm

统一题名:

Introduction to statistical learning : with applications in R

丛编项:

现代统计学丛书

个人责任者:

詹姆斯 (James, Gareth) 著

个人责任者:

威滕 (Witten, Daniela) 著

个人责任者:

哈斯帖 (Hastie, Trevor) 著

个人次要责任者:

王星 译

个人次要责任者:

陈志豪 译

学科主题:

统计学

中图法分类号:

C8

题名责任附注:

题名页题: (美) 加雷斯·詹姆斯, 丹妮拉·威滕, 特雷弗·哈斯帖, 罗伯特·提布施瓦尼著; 王星, 陈志豪, 吴宇恒, 徐华繁译

版本附注:

译自原书第2版

出版发行附注:

本书中文简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

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。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。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。

提要文摘附注:

本书出自统计学习领域声名显赫的几位专家, 结合R语言介绍了分析大数据必不可少的工具, 提供了一些重要的建模和预测技术, 并借助丰富的实验来解释如何用R语言实现统计学习方法。论题包括括线性回归、分类、重采样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析和多重检验等。为了给科学、工业和其他领域的从业者使用这些统计学习技术提供便利, 书中大量使用彩图和真实数据来说明所提出的方法。

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