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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition - Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman - cover
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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, Second Edition - Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman - cover

Descrizione


This book describes the important ideas in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of colour graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book. This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorisation, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for "wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.
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Dettagli

Springer Series in Statistics
2017
Hardback
745 p.
Testo in English
235 x 155 mm
1451 gr.
9780387848570
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