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统计学习导论 基于R应用

统计学习导论 基于R应用
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作者: [美] 著 , 著 , 著 , 译
出版社: 机械工业出版社
2015-05
版次: 1
ISBN: 9787111497714
定价: 79.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 290页
正文语种: 简体中文
原版书名: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
丛书: 数据科学与工程技术丛书
分类: 计算机与互联网
579人买过
  • 　　统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集，是近期才发展起来的统计学的一个新领域。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。论题包括线性回归、分类、重抽样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等，作者借助彩图和实际案例直观解释这些方法。为了读者更好地理解书中内容，每章后还配有丰富的概念性和应用性练习题。
    　　书中内容与《TheElementsofStatisticalLearning》的大部分内容相同，但是本书起点低，弱化了数学推导的细节，更注重方法的应用，所以更适合作为入门教材。当然，这本《统计学习导论》不仅是优秀的“统计学习”或“机器学习”课程的教材，也是数据挖掘、数据分析等相关从业者不可或缺的参考书。 　　GarethJames　斯坦福大学统计学博士毕业，师从TrevorHastie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授，美国统计学会会士，数理统计协会终身会员，新西兰统计协会会员。《StatisticaSinica》、《ApplicationsandCaseStudies》、《TheoryandMethods》等期刊的副主编。

    　　DanielaWitten　斯坦福大学统计学博士毕业，师从RobertTibshirani。现为华盛顿大学生物统计学副教授，美国统计学会和国际数理统计协会会士，《JournalofComputationalandGraphicalStatistics》和《Biometrika》等期刊副主编。

    　　TrevorHastie　美国统计学家和计算机科学家，斯坦福大学统计学教授，英国皇家统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了R中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。

    　　RobertTibshirani　斯坦福大学统计学教授，国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士，1996年COPSS总统奖得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗，两人合著《TheElementsofStatisticalLearning》，还合作讲授斯坦福大学的公开课《统计学习》。 中文版序
    译者序
    前言
    第1章导论
    1.1统计学习概述
    1.2统计学习简史
    1.3关于这本书
    1.4这本书适用的读者群
    1.5记号与简单的矩阵代数
    1.6本书的内容安排
    1.7用于实验和习题的数据集
    1.8本书网站
    1.9致谢
    第2章统计学习
    2.1什么是统计学习
    2.2评价模型精度
    2.3实验： R语言简介
    2.4习题
    第3章线性回归
    3.1简单线性回归
    3.2多元线性回归
    3.3回归模型中的其他注意事项
    3.4营销计划
    3.5线性回归与K最近邻法的比较
    3.6实验：线性回归
    3.7习题
    第4章分类
    4.1分类问题概述
    4.2为什么线性回归不可用
    4.3逻辑斯谛回归
    4.4线性判别分析
    4.5分类方法的比较
    4.6R实验：逻辑斯谛回归、LDA、QDA和KNN
    4.7习题
    第5章重抽样方法
    5.1交叉验证法
    5.2自助法
    5.3实验：交叉验证法和自助法
    5.4习题
    第6章线性模型选择与正则化
    6.1子集选择
    6.2压缩估计方法
    6.3降维方法
    6.4高维问题
    6.5实验1：子集选择方法
    6.6实验2：岭回归和lasso
    6.7实验3：PCR和PLS回归
    6.8习题
    第7章非线性模型
    7.1多项式回归
    7.2阶梯函数
    7.3基函数
    7.4回归样条
    7.5光滑样条
    7.6局部回归
    7.7广义可加模型
    7.8实验：非线性建模
    7.9习题
    第8章基于树的方法
    8.1决策树基本原理
    8.2装袋法、随机森林和提升法
    8.3实验：决策树
    8.4习题
    第9章支持向量机
    9.1最大间隔分类器
    9.2支持向量分类器
    9.3狭义的支持向量机
    9.4多分类的SVM
    9.5与逻辑斯谛回归的关系
    9.6实验：支持向量机
    9.7习题
    第10章无指导学习
    10.1无指导学习的挑战
    10.2主成分分析
    10.3聚类分析方法
    10.4实验1：主成分分析
    10.5实验2：聚类分析
    10.6实验3：以NCI60数据为例
    10.7习题
  • 内容简介:
    　　统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集，是近期才发展起来的统计学的一个新领域。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。论题包括线性回归、分类、重抽样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等，作者借助彩图和实际案例直观解释这些方法。为了读者更好地理解书中内容，每章后还配有丰富的概念性和应用性练习题。
    　　书中内容与《TheElementsofStatisticalLearning》的大部分内容相同，但是本书起点低，弱化了数学推导的细节，更注重方法的应用，所以更适合作为入门教材。当然，这本《统计学习导论》不仅是优秀的“统计学习”或“机器学习”课程的教材，也是数据挖掘、数据分析等相关从业者不可或缺的参考书。
  • 作者简介:
    　　GarethJames　斯坦福大学统计学博士毕业，师从TrevorHastie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授，美国统计学会会士，数理统计协会终身会员，新西兰统计协会会员。《StatisticaSinica》、《ApplicationsandCaseStudies》、《TheoryandMethods》等期刊的副主编。

    　　DanielaWitten　斯坦福大学统计学博士毕业，师从RobertTibshirani。现为华盛顿大学生物统计学副教授，美国统计学会和国际数理统计协会会士，《JournalofComputationalandGraphicalStatistics》和《Biometrika》等期刊副主编。

    　　TrevorHastie　美国统计学家和计算机科学家，斯坦福大学统计学教授，英国皇家统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了R中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。

    　　RobertTibshirani　斯坦福大学统计学教授，国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士，1996年COPSS总统奖得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗，两人合著《TheElementsofStatisticalLearning》，还合作讲授斯坦福大学的公开课《统计学习》。
  • 目录:
    中文版序
    译者序
    前言
    第1章导论
    1.1统计学习概述
    1.2统计学习简史
    1.3关于这本书
    1.4这本书适用的读者群
    1.5记号与简单的矩阵代数
    1.6本书的内容安排
    1.7用于实验和习题的数据集
    1.8本书网站
    1.9致谢
    第2章统计学习
    2.1什么是统计学习
    2.2评价模型精度
    2.3实验： R语言简介
    2.4习题
    第3章线性回归
    3.1简单线性回归
    3.2多元线性回归
    3.3回归模型中的其他注意事项
    3.4营销计划
    3.5线性回归与K最近邻法的比较
    3.6实验：线性回归
    3.7习题
    第4章分类
    4.1分类问题概述
    4.2为什么线性回归不可用
    4.3逻辑斯谛回归
    4.4线性判别分析
    4.5分类方法的比较
    4.6R实验：逻辑斯谛回归、LDA、QDA和KNN
    4.7习题
    第5章重抽样方法
    5.1交叉验证法
    5.2自助法
    5.3实验：交叉验证法和自助法
    5.4习题
    第6章线性模型选择与正则化
    6.1子集选择
    6.2压缩估计方法
    6.3降维方法
    6.4高维问题
    6.5实验1：子集选择方法
    6.6实验2：岭回归和lasso
    6.7实验3：PCR和PLS回归
    6.8习题
    第7章非线性模型
    7.1多项式回归
    7.2阶梯函数
    7.3基函数
    7.4回归样条
    7.5光滑样条
    7.6局部回归
    7.7广义可加模型
    7.8实验：非线性建模
    7.9习题
    第8章基于树的方法
    8.1决策树基本原理
    8.2装袋法、随机森林和提升法
    8.3实验：决策树
    8.4习题
    第9章支持向量机
    9.1最大间隔分类器
    9.2支持向量分类器
    9.3狭义的支持向量机
    9.4多分类的SVM
    9.5与逻辑斯谛回归的关系
    9.6实验：支持向量机
    9.7习题
    第10章无指导学习
    10.1无指导学习的挑战
    10.2主成分分析
    10.3聚类分析方法
    10.4实验1：主成分分析
    10.5实验2：聚类分析
    10.6实验3：以NCI60数据为例
    10.7习题
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