統計學習要素（第2版）

《統計學習要素（第2版）》是清華大學出版社出版的圖書，作者是Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman

基本介紹

• ISBN：9787302557395
• 作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2020年12月
• 頁數：576
• 定價：159.00
• 裝幀：平裝
• 原作品：The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd Ed)

內容簡介

三位統計學家高屋建瓴，面向非統計專業的讀者介紹重要的統計學概念，而非純數學理論 藉助於一個通用概念框架，描述多個學科的重要思想，比如醫學、生物學、金融學和行銷 《統計學習要素》（第2版）包含人工智慧中用到的許多代表性主題，比如圖模型、隨機森林、集成方法、Lasso最小角度回歸和路徑算法、非負矩陣分解和頻譜聚類。此外，還用一章篇幅來介紹“寬”數據（p大於n）的方法，包括多次測試和誤檢率。 對統計領域、人工智慧領域及相關科學或行業領域內的讀者而言，本書是一個難得的寶庫，涉及面很廣，從監督學習（預測）到無監督學習，具體主題包括神經網路、支持向量機、分類樹和Boosting（率先對該主題進行綜合論述）。與此同時，書中還包含豐富的示例和大量彩色的圖表。 作者簡介 史丹福大學統計學教授。三人是該領域的傑出研究人員。哈斯蒂在新澤西州的AT＆T貝爾實驗室以技術人員身份工作9年之後，於1994年8月加入史丹福大學任教。哈斯蒂用S-PLUS寫了許多統計建模軟體，並發明了主要曲線和曲面。他和提布施拉尼共同開發了廣義加性模型並寫了這一主題的熱門書。提布施拉尼提出了Lasso，參與創作了《Bootstrap概論》，這本書取得了相當大的成功。弗雷曼是許多數據挖掘工具的共同發明人，包括CART、MARS、投影追蹤和梯度Boosting。 譯者簡介 張軍平 復旦大學計算機科學技術學院教授，博導，主要研究方向是人工智慧、機器學習、生物認證和智慧型交通。曾經主持多個國家級項目。他是人工智慧著名期刊 IEEE Intelligent Systems 編委，擔任《軟體學報》和《自動化學報》等國內權威期刊責任編輯。他是中國自動化學會...(展開全部) 作者簡介 史丹福大學統計學教授。三人是該領域的傑出研究人員。哈斯蒂在新澤西州的AT＆T貝爾實驗室以技術人員身份工作9年之後，於1994年8月加入史丹福大學任教。哈斯蒂用S-PLUS寫了許多統計建模軟體，並發明了主要曲線和曲面。他和提布施拉尼共同開發了廣義加性模型並寫了這一主題的熱門書。提布施拉尼提出了Lasso，參與創作了《Bootstrap概論》，這本書取得了相當大的成功。弗雷曼是許多數據挖掘工具的共同發明人，包括CART、MARS、投影追蹤和梯度Boosting。 譯者簡介 張軍平 復旦大學計算機科學技術學院教授，博導，主要研究方向是人工智慧、機器學習、生物認證和智慧型交通。曾經主持多個國家級項目。他是人工智慧著名期刊 IEEE Intelligent Systems 編委，擔任《軟體學報》和《自動化學報》等國內權威期刊責任編輯。他是中國自動化學會混合智慧型專業委員會副主任。他在人工智慧及相關專業領域發表了100餘篇論文，包括 IEEE TPAMI，TNNLS，ToC，TAC和TITS等期刊以及ICML, AAAI和 ECCV等國際會議上。他的人工智慧科普暢銷書《愛犯錯的智慧型體》榮獲了2019年中國自動化學會科普獎。2020年中國科普作家協會第六屆優秀作品獎（中國科普創作領域最高獎）金獎以及2020年第十屆吳文俊人工智慧科技進步獎（科普項目）。