Tato kniha popisuje důležité myšlenky z různých oblastí, jako je medicína, biologie, finance a marketing, ve společném koncepčním rámci.. Přestože je přístup statistický, důraz je kladen na koncepty spíše než na matematiku.. Je uvedeno mnoho příkladů, s velkorysým použitím barevných grafů.. Je to cenný zdroj pro statistiky a kohokoli, kdo se zajímá o dolování dat ve vědě nebo průmyslu.. Kniha pokrývá širokou škálu témat, od učení s učitelem (předpověď) k učení bez učitele. Mezi mnoha tématy patří neuronové sítě, podpůrné vektorové stroje, klasifikační stromy a boosting---první komplexní zpracování tohoto tématu v jakékoli knize.
Toto významné nové vydání obsahuje mnoho témat, která nebyla v původním díle zahrnuta, včetně grafových modelů, náhodných lesů, ansámblových metod, regresních a cestových algoritmů nejmenšího úhlu pro lasso, faktorizace matice s nezápornými prvky a spektrálního shlukování.. Je zde také kapitola o metodách pro „široká“ data (p větší než n), včetně vícenásobného testování a míry falešně pozitivních nálezů.
o autorovi
Trevor Hastie, Robert Tibshirani a Jerome Friedman jsou profesory statistiky na Stanfordově univerzitě.. Jsou to přední výzkumníci v této oblasti: Hastie a Tibshirani vyvinuli zobecněné aditivní modely a napsali populární knihu s tímto názvem.. Hastie se podílel na vývoji velkého množství statistického modelovacího softwaru a prostředí v R/S-PLUS a vynalezl hlavní křivky a plochy.. Tibshirani navrhl metodu lasso a je spoluautorem velmi úspěšné knihy An Introduction to the Bootstrap.
Vrácení peněz při nedoručení
