Această carte descrie ideile importante dintr-o varietate de domenii, cum ar fi medicina, biologia, finanțele și marketingul, într-un cadru conceptual comun.. Deși abordarea este statistică, accentul este pus pe concepte mai degrabă decât pe matematică.. Sunt date multe exemple, cu o utilizare liberală a graficii color. Este o resursă valoroasă pentru statisticieni și pentru oricine este interesat de extragerea de date în știință sau industrie.. Acoperirea cărții este largă, de la învățare supravegheată (prezicere) la învățarea nesupervizată. Multe subiecte includ rețele neuronale, mașini cu vectori de suport, arbori de clasificare și boosting---prima tratare cuprinzătoare a acestui subiect în orice carte.
Această nouă ediție majoră prezintă multe subiecte care nu au fost abordate în ediția originală, inclusiv modele grafice, păduri aleatorii, metode ansamblu, regresia unghiului minim și algoritmi de cale pentru lasso, factorizarea matricială nenegativă și gruparea spectrală. Există, de asemenea, un capitol despre metode pentru date „late”. (p mai mare decât n), inclusiv testare multiplă și ratele de descoperire falsă.
Despre autor
Trevor Hastie, Robert Tibshirani și Jerome Friedman sunt profesori de statistică la Universitatea Stanford. Sunt cercetători proeminenți în acest domeniu: Hastie și Tibshirani au dezvoltat modele aditive generalizate și au scris o carte populară cu acel titlu.. Hastie a co-dezvoltat o mare parte din software-ul și mediul de modelare statistică în R/S-PLUS și a inventat curbele și suprafețele principale.. Tibshirani a propus lasso și este coautor al foarte reușitei An Introduction to the Bootstrap.
Rambursare în caz de nelivrare
