خرید و دانلود کتاب The Elements of Statistical Learning – داده کاوی، استنباط و پیش بینی به صورت PDF و EPUB. این کتاب جامع، نوشته Trevor Hastie، Robert Tibshirani و Jerome Friedman است که در سال 2025 جدیدترین نسخه آن ارائه خواهد شد.
مقدمه
کتاب The Elements of Statistical Learning یکی از منابع برجسته در زمینه داده کاوی و یادگیری ماشین به شمار می رود. این کتاب به بررسی روش ها و تکنیک های آماری برای تحلیل داده ها می پردازد و به طور خاص در زمینه استنباط و پیش بینی کاربرد دارد.
معرفی نویسندگان
نویسندگان این کتاب شامل Trevor Hastie، Robert Tibshirani و Jerome Friedman هستند که هر کدام در زمینه های مربوط به آمار و داده کاوی تخصص دارند. این کتاب به دلیل جامع بودن و استفاده از زبان قابل فهم، به یکی از محبوب ترین منابع در این حوزه تبدیل شده است.
ویژگی های کتاب
کتاب The Elements of Statistical Learning به دو بخش اصلی تقسیم شده است: بخش اول به توضیح مفاهیم بنیادی در داده کاوی و یادگیری آماری می پردازد و بخش دوم به مباحث پیشرفته تر اختصاص دارد.
- مفاهیم بنیادی: در این قسمت، تکنیک های اساسی مانند رگرسیون، درختان تصمیم، و شبکه های عصبی مورد بحث قرار می گیرد.
- مباحث پیشرفته تر: این بخش شامل موضوعاتی مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و یادگیری غیر نظارت شده است.
کاربردهای کتاب
این کتاب به طور خاص برای دانشجویان و پژوهشگران در علم داده، آمار و تحلیل داده ها مفید است. از آنجایی که داده کاوی در حوزه های مختلفی مانند پزشکی، زیست شناسی، مالی، و بازاریابی کاربرد دارد، این کتاب می تواند به عنوان یک منبع جامع مورد استفاده قرار گیرد.
خرید کتاب
شما می توانید این کتاب را به صورت آنلاین خریداری کنید و به راحتی به نسخه پی دی اف یا epub آن دسترسی پیدا کنید. با خرید این کتاب، به یکی از بهترین منابع در زمینه داده کاوی و استنباط دست خواهید یافت.
دانلود رایگان
اگر به دنبال دانلود رایگان نسخه ای از این کتاب هستید، ممکن است منابعی در اینترنت وجود داشته باشد، اما توجه داشته باشید که دانلود غیرمجاز نادرست است و بهتر است از طریق منابع قانونی اقدام کنید.
اطلاعات بیشتر
- تعداد صفحات: 745 صفحه
- ناشر: Springer Science & Business Media
- تاریخ انتشار: 26 آگوست 2009
این کتاب، شما را با اصول و مبانی آماری آشنا کرده و به انضمام مثال های کاربردی، در درک بهتر مفاهیم کمک می کند. برای کسانی که به حوزه داده کاوی علاقه مند هستند، The Elements of Statistical Learning یک منبع ارزشمند به شمار می رود و می تواند در پیشرفت مهارت های شما در تحلیل داده ها موثر باشد.
- عنوان: The Elements of Statistical Learning
- زیرعنوان: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
- ناشر: Springer Science & Business Media
- تاریخ انتشار: 2009-08-26
- ISBN_10: 0387848584
- ISBN_13: 9780387848587
- تعداد صفحات: 745
- زبان: انگلیسی
- دستهبندی: Computers / Artificial Intelligence / General, Computers / Data Science / Data Analytics, Mathematics / Probability & Statistics / General, Computers / Computer Science, Science / Life Sciences / General, Computers / Information Technology, Science / Life Sciences / Biology
- کشور: GB
- نسخه ePub(کیندل): دارد
- نسخه PDF: دارد
- توضیحات: During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book’s coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting—the first comprehensive treatment of this topic in any book. This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for “wide” data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: 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. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.
خرید The Elements of Statistical Learning, دانلود The Elements of Statistical Learning, رایگان The Elements of Statistical Learning, PDF The Elements of Statistical Learning, ebook The Elements of Statistical Learning, 2025 The Elements of Statistical Learning, ترجمه شده The Elements of Statistical Learning
