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  • 正版 基于回归视野的统计学习 (美)R.A.伯克 世界图书出版公司
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: (美)R.A.伯克著 | (美)R.A.伯克编 | (美)R.A.伯克译 | (美)R.A.伯克绘
    • 出版社: 世界图书出版公司
    • 出版时间:2017-07-01
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    • 作者: (美)R.A.伯克著| (美)R.A.伯克编| (美)R.A.伯克译| (美)R.A.伯克绘
    • 出版社:世界图书出版公司
    • 出版时间:2017-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-05-01
    • 字数:307千字
    • 页数:358
    • 开本:大32开
    • ISBN:9787519244637
    • 版权提供:世界图书出版公司
    • 作者:(美)R.A.伯克
    • 著:(美)R.A.伯克
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:68.00
    • ISBN:9787519244637
    • 出版社:世界图书出版公司
    • 开本:大32开
    • 印刷时间:2018-05-01
    • 语种:英语
    • 出版时间:2017-07-01
    • 页数:358
    • 外部编号:9266536
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    Preface
    1 Statistical Learning as a Regression Problem
    1.1 Getting Started
    1.2 Setting the Regression Context
    1.3 The Transition to Statistical Learning
    1.3.1 Some Goals of Statistical Learning
    1.3.2 Statistical Inference
    1.3.3 Some Initial Cautions
    1.3.4 A Cartoon Illustration
    1.3.5 A Taste of Things to Come
    1.4 Some Initial Concepts and Definitions
    1.4.1 Overall Goals
    1.4.2 Loss Functions and Related Concepts
    1.4.3 Linear Estimators
    1.4.4 Degrees of Freedom
    1.4.5 Model Evaluation
    1.4.6 Model Selection
    1.4.7 Basis Functions
    1.5 Some Common Themes
    1.6 Summary and Conclusions
    2 Regression Splines and Regression Smoothers
    2.1 Introduction
    2.2 Regression Splines
    2.2.1 Applying a Piecewise Linear Basis
    2.2.2 Polynomial Regression Splines
    2.2.3 Natural Cubic Splines
    2.2.4 B-Splines
    2.3 Penalized Smoothing
    2.3.1 Shrinkage
    2.3.2 Shrinkage and Statistical Inference
    2.3.3 Shrinkage: So What?
    2.4 Smoothing Splines
    2.4.1 An Illustration
    2.5 Locally Weighted Regression as a Smoother
    2.5.1 Nearest Nei***or Methods
    2.5.2 Locally Weighted Regression
    2.6 Smoothers for Multiple Predictors
    2.6.1 Smoothing in Two Dimensions
    2.6.2 The Generalized Additive Model
    2.7 Smoothers with Categorical Variables
    2.7.1 An Illustration
    2.8 Locally Adaptive Smoothers
    2.9 The Role of Statistical Inference
    2.9.1 Some Apparent Prerequisites
    2.9.2 Confidence Intervals
    2.9.3 Statistical Tests
    2.9.4 Can Asymptotics Help?
    2.10 Software Issues
    2.11 Summary and Conclusions
    3 Classification and Regression Trees (CART)

    R.A.伯克,宾夕法尼亚大学数理统计系教授,研究领域广泛,在社会科学和自然科学均有很深的造诣。

    《基于回归视野的统计学习》作者是宾夕法尼亚大学数理统计系教授,研究领域广泛,在社会科学和自然科学均有很深的造诣。本书主要阐述统计学习的应用知识,各章还有实际应用实例,可作为统计、社会科学和生命科学等相关领域的研究生和科研人员的参考书。

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