-von-Trevor-Hastie-69610125.jpg "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)")
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)
von Hastie, Trevor
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Beschreibung
Language Published: English Binding: Hardcover Comes in Good condition
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics) von Hastie, Trevor im Online-Buchhandel:
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)
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Binding : Gebundene Ausgabe, Edition : 2nd ed. 2009. Corr. 7th printing 2013, Label : Springer, Publisher...
Binding : Gebundene Ausgabe, Edition : 2nd ed. 2009. Corr. 7th printing 2013, Label : Springer, Publisher : Springer, medium : Gebundene Ausgabe, numberOfPages : 745, publicationDate : 2011-12-23, authors : Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, languages : english, ISBN : 0387848576
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (...
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"The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" von Jerome Friedman, Trevor...
"The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" von Jerome Friedman, Trevor Hastie und Robert Tibshirani ist ein umfassendes Werk, das sich mit den theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens und der Statistik befasst. Die zweite Ausgabe dieses Buches erweitert die erste um neue Themen und aktualisierte Methoden. Das Buch deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter Überwachtes Lernen (wie Regression und Klassifikation), unüberwachtes Lernen (wie Clustering), sowie Techniken zur Dimensionsreduktion. Es bietet detaillierte Erklärungen zu Algorithmen wie Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen, Support Vector Machines und Ensemble-Methoden wie Boosting und Bagging. Ein besonderer Fokus liegt auf der Verbindung zwischen Theorie und Praxis: Das Buch erklärt nicht nur mathematische Konzepte, sondern zeigt auch deren Anwendung in realen Datenanalysekontexten. Zudem werden statistische Prinzipien behandelt, die für die Bewertung von Modellen wichtig sind. Durch seine detaillierten Erklärungen und zahlreichen Beispiele eignet sich das Buch sowohl für Studierende als auch für Praktiker im Bereich Data Science. Es wird oft als Standardwerk in Kursen über maschinelles Lernen verwendet und ist bekannt für seine klare Darstellung komplexer Konzepte.
Seitenzahl: 767 Seiten
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