统计学习导论:斯坦福STATS 202教材
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更新于2024-07-18
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"Stanford STATS 202是斯坦福大学提供的一门关于统计学习的课程,这门课程关注的是理解和处理复杂数据集的方法。统计学习是统计学和计算机科学,特别是机器学习领域的一个新兴交叉学科,其中包括了各种方法,如套索回归(Lasso)、稀疏回归、分类与回归树以及提升算法(Boosting)和支持向量机(SVM)。"
《An Introduction to Statistical Learning》是一本与Stanford STATS 202课程相关的教科书,由Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani四位作者撰写,他们均在统计学和相关领域有深厚的专业背景。这本书旨在介绍统计学习的基本概念,并结合R语言进行实际应用。
本书涵盖了多个关键主题,包括:
1. **统计学习基础**:介绍统计学习的基本原理,解释如何利用这些工具来建立数据模型并理解数据的内在结构。
2. **线性模型**:讲解经典的线性回归模型,以及如何通过Lasso进行变量选择和正则化,以提高模型的预测能力和解释性。
3. **决策树和随机森林**:介绍分类和回归树(CART),以及随机森林等集成方法,这些方法在处理非线性关系和高维数据时特别有效。
4. **支持向量机(SVM)**:讨论支持向量机作为分类和回归工具的理论与应用,它能处理复杂的非线性问题。
5. ** Boosting**:详述Boosting算法,这是一种通过组合弱学习器形成强学习器的技术,常用于提高预测准确性和处理不平衡数据集。
6. **聚类分析**:探讨无监督学习中的聚类方法,帮助识别数据中的自然群体或模式。
7. **模型选择与评估**:介绍如何选择最佳模型,包括交叉验证、AIC和BIC等评估指标。
8. **R语言实践**:书中所有方法都与R语言的实际代码相结合,读者可以立即在R环境中实现和探索这些统计学习方法。
该书作为 SpringerTexts in Statistics 系列的一部分,旨在为学生和研究人员提供一个易懂且实用的统计学习入门资源。书中的实例和练习题有助于加深对理论的理解,并培养解决实际问题的能力。
Stanford STATS 202和《An Introduction to Statistical Learning》提供了深入理解统计学习的宝贵资源,不仅适合初学者,也对有经验的数据科学家和统计学家有价值。通过学习这些内容,读者将能够掌握一系列统计学习工具,以应对现代大数据分析中的挑战。
2018-10-15 上传
2023-06-08 上传
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