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『簡體書』稀疏统计学习:LASSO方法及其推广

書城自編碼: 3907990
分類: 簡體書→大陸圖書→自然科學數學
作者: [美]特雷弗·哈斯蒂,罗伯特·蒂布希拉尼,马丁·温赖特
國際書號(ISBN): 9787523201329
出版社: 世界图书出版公司
出版日期: 2023-09-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 913

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內容簡介:
稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重,经典地体现了化繁为简的理念,因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结,以LASSO方法为中心,层层推进,逐渐囊括其他方法,深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用;不仅包含大量的例子和清晰的图表,还附有文献注释和课后练习,是深入学习统计学知识的参考。本书适合计算机科学、统计学和机器学习的学生和研究人员。
關於作者:
Trevor Hastie 美国统计学家和计算机科学家,斯坦福大学统计学教授,英国统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了R中的大部分统计建模软件和环境,发明了主曲线和主曲面。
Robert Tibshirani 斯坦福大学统计学教授,国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士,1996年COPSS总统奖得主,提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗,两人合著了The Elements of Statistical Learning,还合作讲授斯坦福大学的公开课“统计学习”。
Martin Wainwright 毕业于MIT,加州大学伯克利分校教授,以对统计与计算交叉学的理论和方法研究而闻名于学界,主要关注高维统计、机器学习、图模型和信息理论。2014年COPSS总统奖得主。

 

 

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