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• 200 1_ |a 统计学习理论与方法 |A tong ji xue xi li lun yu fang fa |e R语言版 |d = Statistical learning theory and practice using R |f 左飞著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 383页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 人工智能科学与技术丛书 |A ren gong zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书从统计学观点出发，以数理统计为基础，全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归 (线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归，以及LASSO等)、分类 (感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等)、聚类 (K均值、EM算法、密度聚类等)、蒙特卡洛采样 (拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等)、降维与流形学习 (SVD、PCA和等)，以及概率图模型基础等话题。

• 410 _0 |1 2001 |a 人工智能科学与技术丛书

• 510 1_ |a Statistical learning theory and practice using R |z eng

• 517 1_ |a R语言版 |A R Yu Yan Ban

• 606 0_ |a 统计 |A tong ji |x 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 左飞 |A zuo fei |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20200609

• 905 __ |a AUSTL |d TP181/Z316