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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:27

题名/责任者:
统计学习理论与方法:R语言版/左飞著
出版发行项:
北京:清华大学出版社,2020
ISBN及定价:
978-7-302-53088-6/CNY79.00
载体形态项:
383页;26cm
并列正题名:
Statistical learning theory and practice using R
丛编项:
人工智能科学与技术丛书
个人责任者:
左飞
学科主题:
统计-机器学习
中图法分类号:
TP181
提要文摘附注:
本书从统计学观点出发,以数理统计为基础,介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归(线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归,以及LASSO等)、分类(感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等)、聚类(K均值、EM算法、密度聚类等)、蒙特卡洛采样(拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等)、降维与流形学习(SVD、PCA和MDS等),以及概率图模型基础等话题。
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