스탠포드 대학 세 족장에 의해 통계적 기계 추천, 트레버 해 스티, 로버트 팁쉬 라니와 제롬 프리드먼, 고전 연구 자료 썼다 "(데이터 마이닝, 추론 및 예측) 핵심 요소 통계적 기계 학습을,"최신판 (2017) 이 책은 어떤 근거를 가지고, 깊이있는 친구의 알고리즘 사진을 학습 기계의 포괄적 인 이해하려는 기계 학습에 대한 고전적인 기계 학습 알고리즘의 여러 유형의 자세한 사항 다운로드에 오신 것을 환영합니다.
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이 책 선물
지난 10 년간, 컴퓨터 및 정보 기술의 급속한 발전. 그것은 의학, 생물학, 금융 분야 다음과 많은 양의 데이터를 생성 마케팅. 어떻게 더 나은 새로운 도구, 통계의 새로운 기술 개발 영역을 주도 이러한 데이터에 대한 수요를 이해하고, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 생물 정보학의 새로운 분야를 양산합니다. 이러한 도구의 대부분은 공통 기반을 가지고 있지만, 일반적으로 다른 용어로 표현. 공통의 개념적 틀에서이 책은이 분야에서 중요한 생각을 설명합니다. 이 방법 대신 통계이지만,하지만 수학의 개념에 초점을 맞추고 있습니다. 이 책은 색상과 사진의 사용에 많은 예제를 제공합니다. 누구 통계 과학 또는 관심의 산업 마이닝 데이터의 경우, 그것은 매우 가치가 책을 읽고해야합니다. 이 책의 범위는지도 학습 (예측)에서 자율 학습, 매우 광범위하다.
많은 주제에 대한 책을 포함하여 종합적으로 상세하게 논의 된 신경 네트워크, 지원 벡터 기계, 분류 나무와 강화, 그래픽 모델, 임의 숲, 통합 된 접근 방식, 올가미 최소 각도 회귀 분석 및 경로 알고리즘, NMF 및 스펙트럼 클러스터링을 기계의 다른 종류의 알고리즘을 학습 . 여러 테스트와 오류 발견 레이트를 포함한 "와이드"데이터 (N, P의보다 큰)의 방법에 챕터가있다.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani和Jerome Friedman是斯坦福大学的统计学教授。他们是这一领域的杰出研究人员：Trevor Hastie, Robert Tibshirani开发了广义加法模型，并写了一本同名的畅销书。Hastie用S-PLUS编写了许多统计建模软件，并发明了主要的曲线和曲面。Tibshirani提出了Lasso，并且是著名书籍《An Introduction to the Bootstrap》的合著者。Friedman是许多数据挖掘工具的共同发明者，包括CART、MARS和projection pursuit。
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