Stata统计分析与行业应用案例详解(第2版)
作者:张甜、李爽
出版社:清华大学出版社
ISBN:9787302481638
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统计学基础:数据挖掘、推理与预测中英文版 评分:
《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这导致了统计学领域新工具的发展,并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础,但常常用不同的术语来表达。
上传时间:2015-09 大小:57.05MB
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统计学习基础,推理与预测
2012-03-29数据挖掘经典教材,鲜有的中文版翻译教材。学习数据挖掘的必备资料
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2018-06-12统计学习基础-数据挖掘、推理与预测.2004 电子工业出版社
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The Element of Statistical Learnging (统计学习基础:数据挖掘、推理与预测)
2015-06-09During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it has come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book descibes the important ideas in these areas 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 color graphics. It should be a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learing (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. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie wrote much of the statistical modeling software in S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the Lasso and is co-author of the very successful <EM>An Introduction to the Bootstrap</EM>. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, and projection pursuit.
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统计学习基础 数据挖掘,推理,和预测 Trevor Hastie等
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统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip
2018-02-07统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip
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统计学基础—数据挖掘、推理与预测(斯坦福大学)
2010-04-26世界知名大学教材,显现出统计学的强大生命力
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大数据学习经典教材:统计学习基础 数据挖掘、推理与预测 中英文及课后习题答案
2019-04-10该资源为经典的大数据学习教材,当然大数据分析核心为统计内容,这个也是统计学中经典教材,值得大家下载学习! 资源中包含:1)英文版本为 第二版 ; 2)中文为第一版教材的翻译; 3)习题答案对应的是英文版本,...
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2022-12-23数据挖掘与数据分析 数据挖掘与数据分析 ⼀、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取⼀些有价值的信息,⼆者有很多联系,但是⼆者的侧重点和实现⼿法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处:...
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2018-08-23面向小白的统计学:描述性统计,均值、中位数、正数、方差、标准差。
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2009-01-13数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj 数据挖掘技术在税务系统中的应用.caj 数据挖掘技术在网络广告定制中的应用.kdh 数据挖掘技术在财经领域的应用.caj 数据挖掘技术应用研究.kdh 数据挖掘技术的一个...
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2009-01-13数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj 数据挖掘技术在税务系统中的应用.caj 数据挖掘技术在网络广告定制中的应用.kdh 数据挖掘技术在财经领域的应用.caj 数据挖掘技术应用研究.kdh 数据挖掘技术的一个...
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浅谈数据挖掘与数据分析?.pdf
2022-12-24从分析的⽬的来看,数据分析⼀般是对历史数据进⾏ 统计学上的⼀些分析,数据挖掘更侧重于机器对未来的预测,⼀般应⽤于分类、聚类、推荐、关联规则等。 数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是⼀样的,都是从数据⾥⾯...
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