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統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用

包郵 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2024-10-01
開本： 16開 頁數(shù)： 448
中 圖 價(jià):¥75.2(6.9折) 定價(jià)  ¥109.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用 版權(quán)信息

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用 本書特色

加雷斯·詹姆斯(Gareth James)　斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，師從Trevor Hastie。埃默里大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)教授，E. Morgan Stanley 工商管理主席。他在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)表了大量的方法論著作，特別強(qiáng)調(diào)高維數(shù)據(jù)和函數(shù)數(shù)據(jù)。丹妮拉·威滕(Daniela Witten) 斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，師從Robert Tibshirani。華盛頓大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教授、Dorothy Gilford 講席教授。她的研究主要集中在用于分析復(fù)雜、混亂和大規(guī)模數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)上，重點(diǎn)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) 斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授、John A. Overdeck數(shù)學(xué)教授、生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)教授，美國科學(xué)院院士。他參與開發(fā)了 R/S-PlUS 中的大部分統(tǒng)計(jì)建模軟件和環(huán)境，發(fā)明了主曲線和主曲面。羅伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授、生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)教授。他提出了lasso， 與Hastie一起建立了廣義加性模型。

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書介紹了一些重要的建模和預(yù)測技術(shù)以及相關(guān)應(yīng)用，涵蓋以下主題：線性回歸、分類、重采樣方法、收縮方法、基于樹的方法、支持向量機(jī)、聚類、深度學(xué)習(xí)、生存分析、多重測試等。書中每一章都包含一個(gè)教程，通過圖形和實(shí)例介紹如何實(shí)現(xiàn)R語言提供的分析方法。本書還提供了關(guān)于深度學(xué)習(xí)、生存分析和多重測試的新章節(jié)，以及樸素貝葉斯、廣義線性模型、貝葉斯加性回歸樹和矩陣補(bǔ)全的擴(kuò)展內(nèi)容，并對(duì)R代碼進(jìn)行了全面更新。本書旨在幫助科學(xué)、工業(yè)和其他領(lǐng)域的從業(yè)人員學(xué)習(xí)和應(yīng)用這些統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)。

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用 目錄

目錄


譯者序

前言

第1章導(dǎo)論1

11統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)概述1

12統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)簡史4

13關(guān)于本書4

14本書的讀者群6

15記號(hào)與簡單矩陣代數(shù)6

16本書的內(nèi)容安排8

17用于實(shí)驗(yàn)和習(xí)題的數(shù)據(jù)集9

18本書網(wǎng)站10

19致謝10

第2章統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)11

21什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)11

22評(píng)價(jià)模型精度21

23實(shí)驗(yàn)：R語言簡介31

24習(xí)題39

第3章線性回歸43

31簡單線性回歸44

32多元線性回歸51

33回歸模型中的其他注意事項(xiàng)60

34營銷計(jì)劃75

35線性回歸與K*近鄰法的
比較76

36實(shí)驗(yàn)：線性回歸80

37習(xí)題89

第4章分類95

41分類問題概述95

42為什么線性回歸不可用96

43邏輯斯諦回歸98

44用于分類的生成模型104

45分類方法的比較116

46廣義線性模型121

47實(shí)驗(yàn)：分類方法126

48習(xí)題141

第5章重抽樣方法146

51交叉驗(yàn)證法146

52自助法154

53實(shí)驗(yàn)：交叉驗(yàn)證法和自助法157

54習(xí)題163

第6章線性模型選擇與正則化167

61子集選擇168

62壓縮估計(jì)方法175

63降維方法185

64高維問題192

65實(shí)驗(yàn)：線性模型和正則方法196

66習(xí)題210

第7章非線性模型214

71多項(xiàng)式回歸214

72階梯函數(shù)216

73基函數(shù)217

74回歸樣條218

75光滑樣條223

76局部回歸225

77廣義可加模型227

78實(shí)驗(yàn)：非線性建模230

79習(xí)題239

第8章基于樹的方法242

81決策樹基本原理242

82裝袋法、隨機(jī)森林、提升法和

貝葉斯加性回歸樹250

83實(shí)驗(yàn)：決策樹260

84習(xí)題267

第9章支持向量機(jī)270

91*大間隔分類器270

92支持向量分類器274

93狹義的支持向量機(jī)278

94多分類的支持向量機(jī)283

95與邏輯斯諦回歸的關(guān)系284

96實(shí)驗(yàn)：支持向量機(jī)285

97習(xí)題293

第10章深度學(xué)習(xí)297

101單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)297

102多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300

103卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)303

104文本分類310

105循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)312

106深度學(xué)習(xí)適用場景320

107擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)321

108插值和雙下降325

109實(shí)驗(yàn)：深度學(xué)習(xí)328

1010習(xí)題342

第11章生存分析與刪失數(shù)據(jù)344

111生存時(shí)間與刪失時(shí)間344

112細(xì)說刪失345

113KaplanMeier生存曲線346

114對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)348

115生存響應(yīng)下的回歸模型350

116Cox模型的壓縮357

117其他主題359

118實(shí)驗(yàn)：生存分析361

119習(xí)題368

第12章無監(jiān)督學(xué)習(xí)372

121無監(jiān)督學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)372

122主成分分析373

123缺失值與矩陣補(bǔ)全382

124聚類分析方法386

125實(shí)驗(yàn)：無監(jiān)督學(xué)習(xí)397

126習(xí)題411

第13章多重檢驗(yàn)415

131假設(shè)檢驗(yàn)的快速回顧416

132多重檢驗(yàn)的挑戰(zhàn)420

133族錯(cuò)誤率421

134假發(fā)現(xiàn)率428

135計(jì)算p值和假發(fā)現(xiàn)率的重采樣
方法431

136實(shí)驗(yàn)：多重檢驗(yàn)436

137習(xí)題445


3,5
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統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論 基于R應(yīng)用 作者簡介

加雷斯·詹姆斯(Gareth James)　斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，師從Trevor Hastie。埃默里大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)教授，E. Morgan Stanley 工商管理主席。他在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)表了大量的方法論著作，特別強(qiáng)調(diào)高維數(shù)據(jù)和函數(shù)數(shù)據(jù)。
丹妮拉·威滕(Daniela Witten) 斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，師從Robert Tibshirani。華盛頓大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教授、Dorothy Gilford 講席教授。她的研究主要集中在用于分析復(fù)雜、混亂和大規(guī)模數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)上，重點(diǎn)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
特雷弗·哈斯帖(Trevor Hastie) 斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授、John A. Overdeck數(shù)學(xué)教授、生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)教授，美國科學(xué)院院士。他參與開發(fā)了 R/S-PlUS 中的大部分統(tǒng)計(jì)建模軟件和環(huán)境，發(fā)明了主曲線和主曲面。
羅伯特·提布施瓦尼(Robert Tibshirani) 斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授、生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)教授。他提出了lasso， 與Hastie一起建立了廣義加性模型。

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