颜色分类leetcode DS-ML-书籍该存储库包括有关数据科学、机器学习和统计方法的书籍。这些书是:统计学习的要素(ESL)作者:Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman。本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然该方法是统计的,但重点是概念而不是数学。给出了许多示例,并大量使用了彩色图形。对于统计学家和任何对科学或工业数据挖掘感兴趣的人来说,它应该是一种宝贵的资源。本书的覆盖面很广,从监督学习(预测)到无监督学习。许多主题包括神经网络、支持向量机、分类树和提升——这是任何书中对这个主题的第一次综合处理。R中应用统计学习简介作者:Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani。本书介绍了统计学习方法。面向高年级本科生、硕士生和博士生,非数学科学的学生。这本书还包含许多R实验室,详细解释了如何在现实生活环境中实施各种方法,应该是数据科学家实践的宝贵资源。
数据科学、机器学习、数据挖掘与统计学习书籍
文件列表
DS-ML-Books-master.zip
(预估有个11文件)
DS-ML-Books-master
Think Stats-Probability and Statistics for Programmers.pdf
1.38MB
Statistics And Analysis Of Scientific Data.pdf
5.61MB
Foundations of Data Science.pdf
2.3MB
Introduction.to.Computation.and.Programming.Using.Python.2nd.Edition.pdf
13.43MB
Principal Component Analysis - A Tutorial.pdf
1.91MB
A Primer On Scientific Programming with Python.pdf
8.72MB
README.md
8KB
An Introduction to Statistical Learning - Gareth James.pdf
9MB
The Elements of Statistical Learning - Trevor Hastie.pdf
12.69MB
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