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『簡體書』统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测（第2版）

書城自編碼： 3594463
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： [美]特雷弗·哈斯蒂 [美]罗伯特·提布施拉尼 [美]杰罗姆
國際書號(ISBN)： 9787302557395
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2021-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 198.8

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內容簡介：
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测第2版》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和*近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测第2版》主题全面，是一本经典的统计学习教材，适合本科高年级学生和研究生使用和参考。

 

 

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