T�tulo: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1071614177
ISBN 13: 9781071614174
Encuadernaci�n: hardcover
Edici�n: 2� Edici�n
Estado: Good

Acerca de

Sinopsis

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.

Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. 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 na�ve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility.

Acerca del autor

Gareth James is a professor of data sciences and operations, and the E. Morgan Stanley Chair in Business Administration, at the University of Southern California. He has published an extensive body of methodological work in the domain of statistical learning with particular emphasis on high-dimensional and functional data. The conceptual framework for this book grew out of his MBA elective courses in this area.

Daniela Witten is a professor of statistics and biostatistics, and the Dorothy Gilford Endowed Chair, at the University of Washington. Her research focuses largely on statistical machine learning techniques for the analysis of complex, messy, and large-scale data, with an emphasis on unsupervised learning.

Trevor Hastie and Robert Tibshirani are professors of statistics at Stanford University, and are co-authors of the successful textbook Elements of Statistical Learning. 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.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

Ver la p�gina web de la librer�a

Informaci�n empresarial del vendedor

bookmans
9550 E Golf Links Rc, tucson, AZ, 85730, U.S.A.

Condiciones de venta y env�o

Condiciones de venta

We guarantee the condition of every book as it's described on the Abebooks web sites. If you're dissatisfied with your purchase (Incorrect Book/Not as Described/Damaged) or if the order hasn't arrived, please contact us at your convenience. If you�ve changed your mind about a book that you�ve ordered, please use the [Ask bookseller a question] link to contact us and we'll respond within 2 business days.

Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona f�sica que act�e con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a Bookmans, tucson, Arizona, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento

El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de peri�dicos, diarios o revistas, con la excepci�n de los contratos de suscripci�n; y
El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

Condiciones de env�o

Orders usually ship out within 2 business days. Shipping costs are based on books weighing 2.2 LB, or 1 KG. If your book order is heavy or oversized, we may contact you to let you know extra shipping is required.

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America
Cantidad del pedido	De 4 a 14 d�as h�biles	De 2 a 6 d�as h�biles
Primer art�culo	EUR 3.45	EUR 8.64

Los plazos de entrega los establecen los vendedores y var�an seg�n el transportista y la ubicaci�n. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relaci�n con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de env�o de los art�culos.