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The Elements of Statistical Learning: Data mining, inference, and prediction.(Springer Ser. in Statistics)　hardcover　550 S.

Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. 　著

絶版
価格 \21,939（税込）

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発行年月	2001年01月
出版社／提供元	Springer-Verlag New York
出版国	アメリカ合衆国
言語	英語
媒体	冊子
装丁	hardcover
ページ数／巻数	550 S.
ジャンル	洋書
ISBN	9780387952840
商品コード	0200138041
本の性格	学術書
新刊案内掲載月	2003年09月
商品URL	https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=0200138041

内容

Contains topics that include neural networks, support vector machines,classification trees and boosting. This book also covers graphical models,random forests, ensemble methods, least angle regression and path algorithmsfor the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering.

Overview of Supervised Learning.- Linear Methods for Regression.- LinearMethods for Classification.- Basic Expansions and Regularization.- KernelMethods.- Model Assessment and Selection.- Model Inference and Averaging.-Additive Models, Trees, and Related Methods.- Boosting and Additive Trees.-Neural Networks.- Support Vector Machines and Flexible Discriminates.-Prototype Methods and Nearest Neighbors.- Unsupervised Learning.

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