数据科学、机器学习、数据挖掘与统计学习书籍

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。