
The elements of statistical learning : : Data mining, inference, and prediction / Trevor Hastie, Robert Tibshirani, J H Friedman
Tác giả : Trevor Hastie, Robert Tibshirani, J H Friedman
Nhà xuất bản : Springer
Năm xuất bản : 2001
Nơi xuất bản : New York
Mô tả vật lý : xvi, 533 p. : ill. (some col.) ; 25 cm
ISBN : 0387952845
Số phân loại : 006.31
Chủ đề : 1. Học có giám sát (Học máy). 2. Máy học. 3. Machine-learning. 4. Supervised learning (Machine learning). 5. Phương pháp dạy và học. 6. Tin học hóa.
Thông tin chi tiết
Tóm tắt : | This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It should be a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting |
Thông tin dữ liệu nguồn
Thư viện | Ký hiệu xếp giá | Dữ liệu nguồn |
---|---|---|
![]() |
|
https://lrcopac.ctu.edu.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-191875.html |