Elements Of Statistical Learning Data Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
Afbeeldingen
Artikel vergelijken
- Engels
- Paperback
- 9780387848570
- 09 februari 2009
- 745 pagina's
Trevor Hastie
(Bron: Wikipedia. Beschikbaar onder de licentie Creative Commons Naamsvermelding/Gelijk delen.)"
Samenvatting
During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book.
This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression and path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for ``wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to theBootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.
Productspecificaties
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- Paperback
- Oorspronkelijke releasedatum
- 09 februari 2009
- Aantal pagina's
- 745
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Trevor Hastie
- Tweede Auteur
- Robert Tibshirani
- Co Auteur
- Jerome Friedman
- Hoofduitgeverij
- Springer-Verlag New York Inc.
Overige kenmerken
- Editie
- 2
- Extra groot lettertype
- Nee
- Product breedte
- 163 mm
- Product hoogte
- 42 mm
- Product lengte
- 241 mm
- Studieboek
- Ja
- Verpakking breedte
- 164 mm
- Verpakking hoogte
- 42 mm
- Verpakking lengte
- 246 mm
- Verpakkingsgewicht
- 1422 g
EAN
- EAN
- 9780387848570
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Taal
- Engels
- Beschikbaarheid
- Leverbaar
- Select-bezorgopties
- Vandaag Bezorgd, Avondbezorging, Zondagbezorging, Gratis verzending
- Boek, ebook of luisterboek?
- Boek
Reviews
Negatief, positief, neutraal: we zetten een review altijd online. We controleren wel eerst of ’ie voldoet aan onze reviewvoorwaarden en niet nep is. We controleren ook of ’ie is geschreven door iemand die het artikel heeft gekocht via bol.com en zetten dit er dan bij. De controles gebeuren automatisch, al kijken er soms mensen mee. Bol.com betaalt niet voor reviews. Als een reviewer door een andere partij is vergoed, staat dit in de review zelf.
Negatief, positief, neutraal: we zetten een review altijd online. We controleren wel eerst of ’ie voldoet aan onze reviewvoorwaarden en niet nep is. We controleren ook of ’ie is geschreven door iemand die het artikel heeft gekocht via bol.com en zetten dit er dan bij. De controles gebeuren automatisch, al kijken er soms mensen mee. Bol.com betaalt niet voor reviews. Als een reviewer door een andere partij is vergoed, staat dit in de review zelf.
-
Standaard werk voor statistical learning
Positieve punten
- Toegankelijk
- Praktisch toepasbaar
- Heldere uitleg
Still state of the art, very nice read!
Vond je dit een nuttige review?10 -
Erg nuttig naslagwerk
Positieve punten
- Toegankelijk
- Praktisch toepasbaar
- Heldere uitleg
Negatieve punten
- Te theoretisch
Mooi en duidelijk boek. Veel details en informatie voor de geïnteresseerde machine learner.
Vond je dit een nuttige review?01
Kies gewenste uitvoering
Prijsinformatie en bestellen
De prijs van dit product is 46 euro en 99 cent.- Prijs inclusief verzendkosten, verstuurd door bol
- Ophalen bij een bol afhaalpunt mogelijk
- 30 dagen bedenktijd en gratis retourneren
- Dag en nacht klantenservice
- Vandaag nog in huis (bestel ma-vr voor 12:00, bezorging tussen 17:00 en 22:00)
- Doordeweeks ook ’s avonds in huis
- Ook zondag in huis (bestel voor za 23:59)
Anderen bekeken ook
Vaak samen gekocht
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.