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[正版二手]基于回归视野的统计学习9787519244637

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17.53 2.6折 68 八五品

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天津宝坻

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作者(美)R.A.伯克(Richard A.Berk)

出版社世界图书出版有限公司北京分公司

ISBN9787519244637

出版时间2018-05

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开本其他

定价68元

货号9787519244637

上书时间2024-12-19

绿萍佳迩书院

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商品详情

品相描述：八五品

商品描述: 作者简介

R.A.伯克，宾夕法尼亚大学数理统计系教授，研究领域广泛，在社会科学和自然科学均有很深的造诣。

目录
Preface
1  Statistical Learning as a Regression Problem
  1.1  Getting Started
  1.2  Setting the Regression Context
  1.3  The Transition to Statistical Learning
    1.3.1  Some Goals of Statistical Learning
    1.3.2  Statistical Inference
    1.3.3  Some Initial Cautions
    1.3.4  A Cartoon Illustration
    1.3.5  A Taste of Things to Come
  1.4  Some Initial Concepts and Definitions
    1.4.1  Overall Goals
    1.4.2  Loss Functions and Related Concepts
    1.4.3  Linear Estimators
    1.4.4  Degrees of Freedom
    1.4.5  Model Evaluation
    1.4.6  Model Selection
    1.4.7  Basis Functions
  1.5  Some Common Themes
  1.6  Summary and Conclusions
2  Regression Splines and Regression Smoothers
  2.1  Introduction
  2.2  Regression Splines
    2.2.1  Applying a Piecewise Linear Basis
    2.2.2  Polynomial Regression Splines
    2.2.3  Natural Cubic Splines
    2.2.4  B-Splines
  2.3  Penalized Smoothing
    2.3.1  Shrinkage
    2.3.2  Shrinkage and Statistical Inference
    2.3.3  Shrinkage: So What?
  2.4  Smoothing Splines
    2.4.1  An Illustration
  2.5  Locally Weighted Regression as a Smoother
    2.5.1  Nearest Neighbor Methods
    2.5.2  Locally Weighted Regression
  2.6  Smoothers for Multiple Predictors
    2.6.1  Smoothing in Two Dimensions
    2.6.2  The Generalized Additive Model
  2.7  Smoothers with Categorical Variables
    2.7.1  An Illustration
  2.8  Locally Adaptive Smoothers
  2.9  The Role of Statistical Inference
    2.9.1  Some Apparent Prerequisites
    2.9.2  Confidence Intervals
    2.9.3  Statistical Tests
    2.9.4  Can Asymptotics Help?
  2.10 Software Issues
  2.11 Summary and Conclusions
3  Classification and Regression Trees (CART)

内容摘要
《基于回归视野的统计学习》作者R.A.伯克是宾夕法尼亚大学数理统计系教授，研究领域广泛，在社会科学和自然科学均有很深的造诣。本书主要
阐述统计学习的应用知识，各章还有实际应用实例，可作为统计、社会科学和生命科学等相关领域的研究生和科研人员的参考书。

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