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题名/责任者:

统计学习理论与方法:R语言版/左飞编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020.6

ISBN及定价:

978-7-302-53088-6/CNY79.00

载体形态项:

383页:图;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 编著

学科主题:

统计-机器学习

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书从统计学观点出发，以数理统计为基础，全面系统地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和等），以及概率图模型基础等话题。

使用对象附注:

高校人工智能、机器学习或数据挖掘等相关专业师生。

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