An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Promo
Terlaris
Judul: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Penulis: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
Penerbit: Springer, 2021
Isi: 622 Halaman (14 MB)
Bahasa: Inggris
Format: Ebook PDF
An Introduction to Statistical Learning memberikan gambaran umum yang dapat diakses tentang bidang pembelajaran statistik, sebuah perangkat penting untuk memahami kumpulan data yang luas dan kompleks yang muncul di berbagai bidang mulai dari biologi, keuangan, pemasaran, hingga astrofisika dalam dua puluh tahun terakhir. Buku ini menyajikan beberapa teknik pemodelan dan prediksi yang paling penting, beserta penerapannya yang relevan. Topiknya meliputi regresi linier, klasifikasi, metode pengambilan sampel ulang, pendekatan penyusutan, metode berbasis pohon, mesin vektor dukungan, pengelompokan, pembelajaran mendalam, analisis kelangsungan hidup, pengujian ganda, dan banyak lagi. Grafik berwarna dan contoh dunia nyata digunakan untuk mengilustrasikan metode yang disajikan. Karena tujuan dari buku teks ini adalah untuk memfasilitasi penggunaan teknik pembelajaran statistik ini oleh para praktisi di bidang sains, industri, dan bidang lainnya, setiap bab berisi tutorial tentang penerapan analisis dan metode yang disajikan dalam R, sebuah platform perangkat lunak statistik sumber terbuka yang sangat populer.
Penulis: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
Penerbit: Springer, 2021
Isi: 622 Halaman (14 MB)
Bahasa: Inggris
Format: Ebook PDF
An Introduction to Statistical Learning memberikan gambaran umum yang dapat diakses tentang bidang pembelajaran statistik, sebuah perangkat penting untuk memahami kumpulan data yang luas dan kompleks yang muncul di berbagai bidang mulai dari biologi, keuangan, pemasaran, hingga astrofisika dalam dua puluh tahun terakhir. Buku ini menyajikan beberapa teknik pemodelan dan prediksi yang paling penting, beserta penerapannya yang relevan. Topiknya meliputi regresi linier, klasifikasi, metode pengambilan sampel ulang, pendekatan penyusutan, metode berbasis pohon, mesin vektor dukungan, pengelompokan, pembelajaran mendalam, analisis kelangsungan hidup, pengujian ganda, dan banyak lagi. Grafik berwarna dan contoh dunia nyata digunakan untuk mengilustrasikan metode yang disajikan. Karena tujuan dari buku teks ini adalah untuk memfasilitasi penggunaan teknik pembelajaran statistik ini oleh para praktisi di bidang sains, industri, dan bidang lainnya, setiap bab berisi tutorial tentang penerapan analisis dan metode yang disajikan dalam R, sebuah platform perangkat lunak statistik sumber terbuka yang sangat populer.