The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
Trevor Hastie
ISBN 10: 0387848576 ISBN 13: 9780387848570
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., 2009
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Sinopsis:
This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, and ensemble methods. As before, it covers the conceptual framework for statistical data in our rapidly expanding computerized world.
Acerca del autor:
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 co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.
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Detalles bibliográficos
Título: The Elements of Statistical Learning: Data ...
Editorial: Springer-Verlag New York Inc.
Año de publicación: 2009
Encuadernación: Hardback
Condición: New
Edición: 2ª Edición
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition
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Springer (edition Second Edition 2009), 2009
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics) Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert and Friedman, Jerome
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