An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R
Tác giả: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
Nhà xuất bản: Springer
Năm xuất bản: 2021
Số trang: 607
Đang rỗi: 1 / Số lượng: 1
Khoa: Khoa CNKT điện, điện tử
Chuyên ngành: Thống kê
Danh mục: Sách Tham Khảo
Loại giáo trình: Giáo trình tham khảo
Mã Dewey: 310.1
ISBN: 9781071614204
Kích thước: 25 cm
Đơn giá: 2297000
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
Nơi lưu trữ: Đông Á Đà nẵng
Số Cutter: A55 - G37
Loại tài liệu: Sách - Ebook
Từ khóa:
Tóm tắt: This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.
This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of naïve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility.
| STT | Mã từng cuốn sách | Barcode | Kho lưu trữ | Nơi lưu trữ |
|---|---|---|---|---|
| C1 | A17388037641 | Kho tài liệu ngoại văn/ Foreign Language Collection | UDA.Đà Nẵng |
