Wil je Hastie T kopen? · Zeker 1 voorradig
€53.99 Laagst beschikbare prijs
Het sentiment: Onbekend · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Hastie T ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Dit product, Hastie T, is geplaatst in Boek in Boeken. Deze uitvoering bevat in het kort de volgende unieke eigenschappen: Elements of Statistical Learning.
Editie
Uitgebreide Review Hastie T
Het sentiment: Onbekend
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Onbekend
Online: Onbekend
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Hastie T is Onbekend.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Onbekend voor Hastie T. Zoeken naar beoordelingen op Google ›
In het algemeen zijn tweets Onbekend voor Hastie T. Zoeken naar beoordelingen op Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Onbekend voor Hastie T. Zoeken naar beoordelingen op Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Onbekend
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
Geen video beoordelingen gevonden.
Eigenschappen Hastie T
Producteigenschappen
Inhoud | |
---|---|
Aantal pagina's | 745 |
Bindwijze | Hardcover |
Illustraties | Met illustraties |
Oorspronkelijke releasedatum | 09 februari 2009 |
Taal | en |
Betrokkenen | |
Co Auteur | Jerome Friedman |
Hoofdauteur | Trevor Hastie |
Hoofduitgeverij | Springer-Verlag Gmbh |
Tweede Auteur | Robert Tibshirani |
Overige kenmerken | |
Editie | 09002 |
Extra groot lettertype | Nee |
Product breedte | 155 mm |
Product hoogte | 42 mm |
Product lengte | 235 mm |
Studieboek | Ja |
Verpakking breedte | 164 mm |
Verpakking hoogte | 42 mm |
Verpakking lengte | 246 mm |
Verpakkingsgewicht | 1422 g |
EAN | |
EAN | 9780387848570 |
Productbeschrijving
This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, and ensemble methods. As before, it covers the conceptual framework for statistical data in our rapidly expanding computerized world.
During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book.
This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression and path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for ``wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: 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 theBootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.