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• 010 __ |a 978-7-302-53088-6 |d CNY79.00

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 统计学习理论与方法 |9 tong ji xue xi li lun yu fang fa |b 专著 |e R语言版 |d Statistical learning theory and practice using R |f 左飞著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 383页 |d 26cm

• 225 1_ |a 人工智能科学与技术丛书

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Statistical learning theory and practice using R |z eng

• 606 0_ |a 统计 |x 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 左飞 |9 zuo fei |4 著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20210629

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/83