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  • [正版]统计学习要素 机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版) (美)特雷弗·哈斯蒂,(美)罗伯特·提布施拉尼,(美)
  • 新华书店正版 人工智能 文轩网
    • 作者: (美)著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: (美)著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9780922762438
    • 版权提供:清华大学出版社

             店铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

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      本店存在书、古旧书、收藏书、二手书等特殊商品,因受采购成本限制,可能高于定价销售,明码标价,介意者勿拍!

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    2.店铺无纸质均开具电子,请联系客服开具电子版

     

    统计学习要素 机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)

    作  者:(美)特雷弗·哈斯蒂,(美)罗伯特·提布施拉尼,(美)杰罗姆·弗雷曼 著 张军平 译
    定  价:159
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2021年01月01日
    页  数:576
    装  帧:平装
    ISBN:9787302557395
    第1章概述
    第2章监督学习综述
    第3章回归的线性方法
    第4章分类的线性方法
    第5章基展开与正则化方法
    第6章核平滑方法
    第7章模型的评估和选择
    第8章模型的推断和平均
    第9章加性模型、树和相关方法
    第10章Boosting和加性树
    第11章神经网络
    第12章支持向量机与柔性判别分析
    第13章原型方法与最近邻
    第14章非监督学习
    第15章随机森林
    第16章集成学习
    第17章无向图模型
    第18章高维问题:p>>N

    内容简介

    《统计学习要素:机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18章,主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和最近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。《统计学习要素:机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》主题全面,是一本经典的统计学习教材,适合本科高年级学生和研究生使用和参考。

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