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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)

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Kurzinformation
Sprache:
Englisch
ISBN:
1461471370
Verlag:
Seitenzahl:
426
Auflage:
-
Erschienen:
2017-09-01
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Beschreibung

An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
with Applications in R
Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

"An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R" von Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich an Studierende und Praktiker richtet, die grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse erlernen möchten. Das Buch bietet eine Einführung in eine Vielzahl von statistischen Lerntechniken, die für die Analyse und Interpretation komplexer Datensätze verwendet werden. Es deckt wesentliche Themen wie lineare Regression, Klassifikationsmethoden, Resampling-Verfahren, Modellbewertung und Auswahlkriterien ab. Darüber hinaus behandelt es fortgeschrittenere Methoden wie Support Vector Machines, Baumverfahren und Clustering. Ein besonderes Merkmal des Buches ist seine praktische Ausrichtung: Es enthält zahlreiche Beispiele und Übungen in der Programmiersprache R, die es den Lesern ermöglichen, die theoretischen Konzepte direkt auf reale Datensätze anzuwenden. Das Buch ist bekannt für seinen klaren Schreibstil und seine zugängliche Herangehensweise an komplexe Themen, was es zu einer wertvollen Ressource sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Anwender im Bereich der Statistik und des maschinellen Lernens macht.

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
426
Erschienen:
2017-09-01
Sprache:
Englisch
EAN:
9781461471370
ISBN:
1461471370
Verlag:
Gewicht:
979 g
Auflage:
-
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Über den Autor

Gareth James is a professor of data sciences and operations at the University of Southern California. He has published an extensive body of methodological work in the domain of statistical learning with particular emphasis on high-dimensional and functional data. The conceptual framework for this book grew out of his MBA elective courses in this area.Daniela Witten is an associate professor of statistics and biostatistics at the University of Washington. Her research focuses largely on statistical machine learning in the high-dimensional setting, with an emphasis on unsupervised learning. Trevor Hastie and Robert Tibshirani are professors of statistics at Stanford University, and are co-authors of the successful textbook Elements of Statistical Learning. Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap.


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