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(美)特雷弗‧哈斯蒂、(美)羅伯特‧提佈施拉尼、(美)傑羅姆‧弗雷曼（1）

(美)特雷弗‧哈斯蒂、(美)羅伯特‧蒂布希拉尼、(美)傑羅姆‧弗里德曼（1）

(美)特雷弗哈斯蒂、(美)羅伯特‧蒂布希拉尼、(美)馬丁‧溫賴特（1）

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1.統計學習基礎：機器學習中的數據挖掘、推斷與預測(第2版)(全彩英文版)（簡體書）

作者：(美)特雷弗‧哈斯蒂; (美)羅伯特‧蒂布希拉尼; (美)傑羅姆‧弗里德曼 出版社：世界圖書(北京)出版公司 出版日：2023/09/02 裝訂：平裝

本書是Springer統計系列叢書之一，旨在讓讀者深入瞭解數據挖掘和預測。隨著計算機和信息技術迅猛發展，醫學、生物學、金融、以及市場等各個領域的大量數據的產生，處理這些數據以及挖掘它們之間的關係對於一個統計工作者顯得尤為重要。本書運用共同的理論框架將這些領域的重要觀點做了很好的闡釋，重點強調方法和概念基礎而非理論性質，運用統計的方法更是突出概念而非數學。另外，書中大量的彩色圖例可以幫助讀者更好地理解概念和理論。目次:導論; 監督學習概述; 線性回歸模型; 線性分類方法; 基展開與正則性; 核方法; 模型評估與選擇; 模型參考與平均; 可加性模型，樹與相關方法; 神經網絡; 支持向量機器與彈性準則; 原型法和最近鄰居; 無監督學習.讀者對象：適用於數學及統計專業的研究生、統計工作者及相關領域的研究人員。

定價：1428 元，優惠價：87 1242

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2.稀疏統計學習：LASSO方法及其推廣(全彩英文版)（簡體書）

作者：(美)特雷弗哈斯蒂; (美)羅伯特‧蒂布希拉尼; (美)馬丁‧溫賴特 出版社：世界圖書(北京)出版公司 出版日：2023/09/06 裝訂：平裝

稀疏統計模型只具有少數非零參數或權重，經典地體現了化繁為簡的理念，因而廣泛應用於諸多領域。本書就稀疏性統計學習做出總結，以LASSO方法為中心，層層推進，逐漸囊括其他方法，深入探討諸多稀疏性問題的求解和應用；不僅包含大量的例子和清晰的圖表，還附有文獻注釋和課後練習，是深入學習統計學知識的參考。本書適合計算機科學、統計學和機器學習的學生和研究人員。

定價：1074 元，優惠價：87 934

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3.統計學習要素：機器學習中的數據挖掘、推斷與預測(第2版)（簡體書）

作者：(美)特雷弗‧哈斯蒂; (美)羅伯特‧提佈施拉尼; (美)傑羅姆‧弗雷曼 出版社：清華大學出版社(大陸) 出版日：2021/01/01 裝訂：平裝

《統計學習要素：機器學習中的數據挖掘、推斷與預測(第2版)》在一個通用的概念框架中描述通用於數據挖掘、機器學習和生物信息學等領域的重要思想和概念。這些統計學範疇下的概念是人工智能與機器學習的基礎。全書共18 章，主題包括監督學習、回歸的線性方法、分類的線性方法、基展開和正則化、核光滑方法、模型評估和選擇、模型推斷和平均、加性模型、樹和相關方法、Boosting 和加性樹、神經網絡、支持向量機和柔性判斷、原型方法和最近鄰、非監督學習、隨機森林、集成學習、無向圖模型和高維問題等。《統計學習要素：機器學習中的數據挖掘、推斷與預測(第2版)》主題全面，是一本經典的統計學習教材，適合本科高年級學生和研究生使用和參考。

定價：954 元，優惠價：87 830

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