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統計學習導論(基於R應用)/數據科學與工程技術叢書

作者：(美)加雷斯·詹姆斯//丹妮拉·威滕//特雷弗·哈斯帖//羅伯特·提布施瓦尼|譯者:王星
出版社：機械工業
ISBN：9787111497714

出版日期：2015/05/01
裝幀：平裝
頁數：290

人民幣：RMB 79 元售價：元

內容大鋼

加雷斯·詹姆斯、丹妮拉·威滕、特雷弗·哈斯帖、羅伯特·提布施瓦尼編著的《統計學習導論（基於R應用）》是一本統計學習方法的概要書，提供了理解大數據和複雜數據必不可少的工具，數據來自近20年來生物學、金融學、市場營銷學和天體物理學等領域。書中介紹了一些重要的建模方法和預測技術以及它們的相關應用。內容涉及線性回歸、分類、再抽樣方法、壓縮方法、樹方法、聚類、支持向量機等。書中使用大量案例來闡釋相關方法，每章都有如何在R中實現所述方法的指導實驗。
本書讀者對象是那些希望運用統計學習前沿技術分析數據的人士，既包括統計學專業的師生，也包括非統計學專業的從業者。

作者介紹

(美)加雷斯·詹姆斯//丹妮拉·威滕//特雷弗·哈斯帖//羅伯特·提布施瓦尼|譯者:王星

中文版序
譯者序
前言
第1章  導論
  1.1 統計學習概述
  1.2 統計學習簡史
  1.3 關於這本書
  1.4 這本書適用的讀者群
  1.5 記號與簡單的矩陣代數
  1.6 本書的內容安排
  1.7 用於實驗和習題的數據集
  1.8 本書網站
  1.9 致謝
第2章  統計學習
  2.1 什麼是統計學習
  2.2 評價模型精度
  2.3 實驗： R語言簡介
  2.4 習題
第3章  線性回歸
  3.1 簡單線性回歸
  3.2 多元線性回歸
  3.3 回歸模型中的其他注意事項
  3.4 營銷計劃
  3.5 線性回歸與K最近鄰法的比較
  3.6 實驗：線性回歸
  3.7 習題
第4章  分類
  4.1 分類問題概述
  4.2 為什麼線性回歸不可用
  4.3 邏輯斯諦回歸
  4.4 線性判別分析
  4.5 分類方法的比較
  4.6 R實驗：邏輯斯諦回歸、LDA、QDA和KNN
  4.7 習題
第5章  重抽樣方法
  5.1 交叉驗證法
  5.2 自助法
  5.3 實驗：交叉驗證法和自助法
  5.4 習題
第6章  線性模型選擇與正則化
  6.1 子集選擇
  6.2 壓縮估計方法
  6.3 降維方法
  6.4 高維問題
  6.5 實驗1：子集選擇方法
  6.6 實驗2：嶺回歸和lasso
  6.7 實驗3：PCR和PLS回歸
  6.8 習題
第7章  非線性模型
  7.1 多項式回歸

  7.2 階梯函數
  7.3 基函數
  7.4 回歸樣條
  7.5 光滑樣條
  7.6 局部回歸
  7.7 廣義可加模型
  7.8 實驗：非線性建模
  7.9 習題
第8章  基於樹的方法
  8.1 決策樹基本原理
  8.2 裝袋法、隨機森林和提升法
  8.3 實驗：決策樹
  8.4 習題
第9章  支持向量機
  9.1 最大間隔分類器
  9.2 支持向量分類器
  9.3 狹義的支持向量機
  9.4 多分類的SVM
  9.5 與邏輯斯諦回歸的關係
  9.6 實驗：支持向量機
  9.7 習題
第10章  無指導學習
  10.1 無指導學習的挑戰
  10.2 主成分分析
  10.3 聚類分析方法
  10.4 實驗1：主成分分析
  10.5 實驗2：聚類分析
  10.6 實驗3：以NCI60數據為例
  10.7 習題

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