【新书】统计预测与机器学习，315页pdf

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由一位经验丰富的统计学教育家和两位数据科学家撰写的本书，将传统的统计思维和当代的机器学习框架统一在数据科学的一个总体范畴之下。该书旨在弥合传统统计学与机器学习之间的知识差距。它为具有基本统计背景的读者提供了一种易于理解的方法，以掌握机器学习。本书从第一章中的详细示例和第二章中的精炼优化基础开始，然后介绍常见的监督学习方法，如回归、分类、支持向量机、树算法和范围回归。在讨论了无监督学习方法后，包含一章关于无监督学习的内容以及一章关于从多个资源中连续或同时获取数据的统计学习。 本书的一个显著特点是全面覆盖统计学习和医疗应用中的主题。它总结了作者在教学、研究和咨询过程中使用数据分析的经验。书中的示例和配套材料着重于理解数据分析、提供准确的解释以及发现与各种方法相关的 ………………………………