An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
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Beschreibung
"An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R" von Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani ist ein umfassendes Lehrbuch, das grundlegende Konzepte und Techniken des statistischen Lernens behandelt. Es richtet sich vor allem an Leser mit begrenzten Vorkenntnissen in Statistik oder maschinellem Lernen. Das Buch bietet eine Einführung in wichtige Themen wie lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Regularisierungstechniken, nichtlineare Modelle, Baumverfahren und Support Vector Machines. Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Anwendung dieser Methoden mit der Programmiersprache R. Jedes Kapitel enthält praxisorientierte Beispiele und Übungen, die es den Lesern ermöglichen, die erlernten Konzepte selbstständig anzuwenden. Durch seine klare Darstellung und den Einsatz von R als Analysetool ist dieses Buch besonders nützlich für Studenten der Statistik sowie für Fachleute aus verschiedenen Disziplinen, die statistische Lernmethoden in ihrer Arbeit einsetzen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 222 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Hardcover
- 277 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly Media, Inc, USA
- paperback
- 564 Seiten
- Springer
- Hardcover
- 376 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2019
- Wiley
- hardcover
- 828 Seiten
- Erschienen 2017
- Academic Press
- Hardcover
- 368 Seiten
- Erschienen 2013
- Wiley
- Hardcover
- 576 Seiten
- Erschienen 2011
- Wiley
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2013
- Taylor & Francis Inc
- Taschenbuch
- 216 Seiten
- Erschienen 1986
- Wspc