幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

統計學習導論(基於R應用原書第2版)/現代統計學叢書

  • 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|責編:劉慧|譯者:王星//陳志豪//吳宇桓//徐華繁
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111761761
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：447
人民幣：RMB 109 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書介紹了一些重要的建模和預測技術以及相關應用，涵蓋以下主題：線性回歸、分類、重採樣方法、收縮方法、基於樹的方法、支持向量機、聚類、深度學習、生存分析、多重測試等。書中每一章都包含一個教程，通過圖形和實例介紹如何實現R語言提供的分析方法。本書還提供了關於深度學習、生存分析和多重測試的新章節，以及樸素貝葉斯、廣義線性模型、貝葉斯加性回歸樹和矩陣補全的擴展內容，並對R代碼進行了全面更新。本書旨在幫助科學、工業和其他領域的從業人員學習和應用這些統計學習技術。
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|責編:劉慧|譯者:王星//陳志豪//吳宇桓//徐華繁
目錄
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  關於本書
  1.4  本書的讀者群
  1.5  記號與簡單矩陣代數
  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  用於分類的生成模型
  4.5  分類方法的比較
  4.6  廣義線性模型
  4.7  實驗：分類方法
  4.8  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：線性模型和正則方法
  6.6  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、提升法和貝葉斯加性回歸樹
  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  多分類的支持向量機
  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  深度學習
  10.1  單隱層神經網路
  10.2  多隱層神經網路
  10.3  卷積神經網路
  10.4  文本分類
  10.5  循環神經網路
  10.6  深度學習適用場景
  10.7  擬合神經網路
  10.8  插值和雙下降
  10.9  實驗：深度學習
  10.10  習題
第11章  生存分析與刪失數據
  11.1  生存時間與刪失時間
  11.2  細說刪失
  11.3  Kaplan?Meier生存曲線
  11.4  對數秩檢驗
  11.5  生存響應下的回歸模型
  11.6  Cox模型的壓縮
  11.7  其他主題
  11.8  實驗：生存分析
  11.9  習題
第12章  無監督學習
  12.1  無監督學習的挑戰
  12.2  主成分分析
  12.3  缺失值與矩陣補全
  12.4  聚類分析方法
  12.5  實驗：無監督學習
  12.6  習題
第13章  多重檢驗
  13.1  假設檢驗的快速回顧
  13.2  多重檢驗的挑戰

  13.3  族錯誤率
  13.4  假髮現率
  13.5  計算p值和假髮現率的重採樣方法
  13.6  實驗：多重檢驗
  13.7  習題

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032