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图书信息
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统计学习要素:机器学习中的数据挖掘、推断与预测
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| ISBN： | 9787302557395 |
定价： | ￥159.00 |
| 作者： | (美)特雷弗·哈斯蒂，(美)罗伯特·提布施拉尼，(美)杰罗姆·弗雷曼著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2021年01月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 22,550页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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59
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库区3/库区4/库区7/样本3
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2026-02-08
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其它供货商库存合计
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125
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2026-02-05
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图书简介 | | 全书共18章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和最近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。 |
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