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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统计学习精要 评分:
统计学习精要,很经典的机器学习书籍,英文版的,推荐深入阅读。
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The Elements of Statistical Learning 统计学习精要
2016-06-08Chapter What’s new 1. Introduction 2. Overview of Supervised Learning 3. Linear Methods for Regression LAR algorithm and generalizations of the lasso 4. Linear Methods for Classification Lasso path for logistic regression 5. Basis Expansions and Regulariza-tion Additional illustrations of RKHS 6. Kernel Smoothing Methods 7. Model Assessment and Selection Strengths and pitfalls of cross-validation 8. Model Inference and Averaging 9. Additive Models, Trees, and Related Methods 10. Boosting and Additive Trees New example from ecology; some material split off to Chapter 16. 11. Neural Networks Bayesian neural nets and the NIPS 2003 challenge 12. Support Vector Machines and Flexible Discriminants Path algorithm for SVM classifier 13. Prototype Methods and Nearest-Neighbors 14. Unsupervised Learning Spectral clustering, kernel PCA, sparse PCA, non-negative matrix factorization archetypal analysis, nonlinear dimension reduction, Google page rank algorithm, a direct approach to ICA 15. Random Forests New 16. Ensemble Learning New 17. Undirected Graphical Models New 18. High-Dimensional Problems New
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The_Elements_of_Statistical_Learning(统计学习精要)
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2009-05-30强化学习原理_算法及应用,里面有各种算法
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2018-07-23强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现_源码 强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现_源码
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2011-05-09Q强化学习matlab源代码,注释详细,本人亲自运行测试。
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