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統(tǒng)計學習 讀者對象:本書可作為統(tǒng)計學、數據科學、數學、計算機科學、人工智能、金融學、經濟學、醫(yī)學和工程領域等專業(yè)本科生和研究生的統(tǒng)計學習、機器學習和數據分析等課程的教材或者參考書,也可供從事數據分析的相關科技人員和工作者參考
本書介紹了統(tǒng)計學習的思想、方法和理論,以及R語言應用,涵蓋統(tǒng)計學習的內容包括:緒論、模型評價、線性回歸模型、重抽樣方法、判別分析、K近鄰法、模型選擇與正則化、非參數回歸模型、logistic回歸、決策樹、支持向量機、主成分分析、聚類分析、前饋神經網絡和卷積神經網絡等。本書的主要特色是提供了大量翔實的應用案例,并使用R語言進行計算和數據可視化,對書中的統(tǒng)計學習方法和理論都給出了R語言程序和應用,并配有相當數量的習題可供練習。本書取材新穎、闡述嚴謹、推導詳盡、重點突出、深入淺出、富有啟發(fā)性,便于教學與自學。
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