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Bibliografische Details

Titel: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
Verlag: Springer (edition Second Edition 2021)
Erscheinungsjahr: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1071614207
ISBN-13: 9781071614204
Einband: Paperback
Auflage: Second Edition 2021.
Zustand: Very Good

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.

Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.

This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of na�ve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Gareth James is a professor of data sciences and operations, and the E. Morgan Stanley Chair in Business Administration, at the University of Southern California. He has published an extensive body of methodological work in the domain of statistical learning with particular emphasis on high-dimensional and functional data. The conceptual framework for this book grew out of his MBA elective courses in this area.

Daniela Witten is a professor of statistics and biostatistics, and the Dorothy Gilford Endowed Chair, at the University of Washington. Her research focuses largely on statistical machine learning techniques for the analysis of complex, messy, and large-scale data, with an emphasis on unsupervised learning.

Trevor Hastie and Robert Tibshirani are professors of statistics at Stanford University, and are co-authors of the successful textbook Elements of Statistical Learning. Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr?nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr?gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef?rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St?ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu?ben, m?ssen Sie uns, BooksRun, 1733 Sheepshead Bay rd., Ste 29, 11235, Brooklyn, New York, U.S.A., 1 866-249-9769, mittels einer eindeutigen Erkl?rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) ?ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k?nnen daf?r das beigef?gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k?nnen auch eine andere eindeutige Erkl?rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf?llen und ?bermitteln. Machen Sie von dieser M?glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz?glich (z. B. per E-Mail) eine Best?tigung ?ber den Eingang eines solchen Widerrufs ?bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung ?ber die Aus?bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R?cksendung der Waren. Sie m?ssen f?r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr?fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur?ckzuf?hren ist.

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