BIBLIOTECA MANUEL BELGRANO - Facultad de Ciencias Económicas - UNC

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The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction / Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Series Springer series in statisticsDetalles de publicación: New York, N.Y. : Springer, 2009Edición: 2nd. edDescripción: xxii, 745 p. : ilISBN:
  • 9780387848570
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 006.31
Resumen: Este libro describe las ideas importantes en una variedad de campos como la medicina, la biología, las finanzas y el marketing en un marco conceptual común. Aunque el enfoque es estadístico, se hace hincapié en los conceptos más que en las matemáticas. Se ofrecen muchos ejemplos, con un uso liberal de gráficos en color. Se trata de un valioso recurso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la extracción de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) hasta el aprendizaje no supervisado. Los numerosos temas incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de clasificación y boosting, el primer tratamiento completo de este tema en un libro. Esta nueva e importante edición incluye muchos temas no tratados en el original, como los modelos gráficos, los bosques aleatorios, los métodos de conjunto, la regresión de ángulo mínimo y los algoritmos de trayectoria para el lazo, la factorización de matrices no negativas y la agrupación espectral. También hay un capítulo sobre métodos para datos "amplios" (p mayor que n), que incluye pruebas múltiples y tasas de falso descubrimiento. Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator
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Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura URL Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libro Libro Biblioteca Manuel Belgrano 006.31 H 51147 (Navegar estantería(Abre debajo)) Enlace al recurso Disponible 51147

Bibliografía: p. 699-727.

Este libro describe las ideas importantes en una variedad de campos como la medicina, la biología, las finanzas y el marketing en un marco conceptual común. Aunque el enfoque es estadístico, se hace hincapié en los conceptos más que en las matemáticas. Se ofrecen muchos ejemplos, con un uso liberal de gráficos en color. Se trata de un valioso recurso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la extracción de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) hasta el aprendizaje no supervisado. Los numerosos temas incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de clasificación y boosting, el primer tratamiento completo de este tema en un libro.

Esta nueva e importante edición incluye muchos temas no tratados en el original, como los modelos gráficos, los bosques aleatorios, los métodos de conjunto, la regresión de ángulo mínimo y los algoritmos de trayectoria para el lazo, la factorización de matrices no negativas y la agrupación espectral. También hay un capítulo sobre métodos para datos "amplios" (p mayor que n), que incluye pruebas múltiples y tasas de falso descubrimiento.

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator

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