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统计学习基础(第2版)(英文) 平装 – 2015年1月1日

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基本信息

  • 出版社: 世界图书出版公司; 第1版 (2015年1月1日)
  • 外文书名: The Elements of Statistical Learning:Data Mining,Inference,and Prediction 2nd ed.
  • 平装: 745页
  • 语种: 简体中文, 英语
  • 开本: 24
  • ISBN: 7510084504, 9787510084508
  • 条形码: 9787510084508
  • 商品尺寸: 22.4 x 15 x 3.4 cm
  • 商品重量: 898 g
  • 品牌: 世界图书出版公司北京公司
  • ASIN: B00PRH2BXA
  • 用户评分: 平均4.5 星 32 条商品评论
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商品描述

编辑推荐

《统计学习基础(第2版)(英文)》编辑推荐:随着计算机和信息时代的到来,统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域,涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域,并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。
《统计学习基础(第2版)(英文)》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起,并且在统计学的框架下解释它们。尽管有些数学细节是必要的,但《统计学习基础(第2版)(英文)》强调的是方法和它们的概念基础,而不是理论性质。《统计学习基础(第2版)(英文)》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,适合从事数据挖掘和机器学习研究的读者阅读。

作者简介

作者:(德国)T.黑斯蒂(Trevor Hastie)


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商品评论

热门买家评论

评论者 水成岩 于 2016年10月17日
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确实是第二版,并非有读者说的第一版,但原作者到了2013年第十次印刷还在勘误,[...]链接给上,请自行对照。
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本书的中国出版社是2015年1月印刷的。如果查看书的网页,可以看到2013年1月公布了第十次更正,并有相应的PDF可供对照。该次更正或之前的更正修订了大量错误,但我们这个2015年出版的完全没有采用历次更正!我花了大概三个小时按历次更正的指引,对照着书的网页的pdf,在书上更改了。但这本来是出版社应该更新的工作,并且应该是相当容易的!都有现成的pdf版本在官方网页上。出版社实在太懒,太不负责任。
原书电子版,官方的网页可以提供pdf下载,本人对原书是非常有敬意的,扣掉的2星是针对这个影印版,是因为出版社的缘故。
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内容没得说。但书的封面太脏了,更要命的是装订装反了!!装订装反了!!装订装反了!!
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评论者 小孙 于 2015年1月15日
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书不多讲了,懂的自然懂,统计机器学习入门的最佳选择。
亚马逊的包装太差了,下雨天塑料袋都破了。根据贝叶斯理论可以推导,假设先验概率P(包装=1层塑料袋)=P(包装=2层塑料袋)=0.5,条件概率 P(包装=1层塑料袋|包装破损=1)=P(包装破损=1|包装=1层塑料袋)*P(包装=1层塑料袋)/P(包装破损=1)》P(包装破损=1|包装=2层塑料袋)*P(包装=2层塑料袋)/P(包装破损=1)=P(包装=2层塑料袋|包装破损=1),因此建议像当当那样多搞个塑料袋。
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评论者 Lily 于 2017年6月18日
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刚拿到书,感觉内容还是不错的,写的比较透。不过呢有两页破的,扯掉了,什么情况?
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书很好,印刷清晰,彩色的。物流很快
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评论者 亚马逊买家 于 2017年3月6日
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经典中的经典!对数学的要求不低。
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因为需要学习机器学习的知识,老师推荐了这本经典的书。
全英文的内容,需要一定的英语能力。
书上的数学推导,也需要一定的数学基础。
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第一次亚马逊书评。ESL很数学化(mathy),用语表述,注释和公式书写都是数学式的严谨。这本书有个特点是,数学基础薄的人怎样看都看不懂,甚者“恨之入骨”;有一定功底的人再读,发现三位统计学家以独到而深刻,凝练而传神的视角去阐述统计学习,以致“赏心悦目”。我读过PRML的书,它的作者Bishop是一位理论物理学科班出身的微软科学家,视角已与经济学家们的迥异。看Bishop的书,你得亲自推导书中以及练习题中的公式来由,需参阅变分法、矩阵微分、数值优化、随机过程。阅读中,你可以享受物理式的展示,深刻而明晰。但数学系的学生或学者会吐槽他公式书写略微不专业。

回到ELS上来,你会发现书中一笔带过了许多部专业书,而且是那些专业书中打星号或者附录的部分(如高斯马尔科夫定理的证明在计量统计学中有详细讲解,而在这里是仰视的角度去进一步阐释),更可恨的是某些ML中关键算法的推到证明是做为练习题让读者自己上手(如Exercise3.6有关Ridge Regression和Bayesian Regression的联系证明出现在在PRML书里精彩的章节里)。

线路A:基础薄弱者,再读些线代、统计等基础,再读点机器学习入门的书,最后再尝试此书。
线路B:基础薄弱者,那就好好向ESL取经吧,使用好谷歌引擎加专业书籍,逐句逐字,读它个九九八十一难。
线路C:高手路线,自行抉择。

注:时间充裕者,强烈推荐线路A,虽然我选的是B,做一个苦行僧
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书本身就不赘述了,作为机器学习行业的从业者,本书是常读常新的。书是24开本,适合携带,内页纸张较薄,翻页的适合需要小心,彩色印刷图标显示的非常非常漂亮,必须赞一个。

但是包装就忍不住吐槽了,就是一个简单的蛇皮袋,连纸盒包装也没有,更别说填充缓冲物了。走的是全峰物流,第四天才到。物流中的包裹怎么搬运的大家都知道,就是扔,到手的书四周都折了角。包装差评!!!
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