Descargar AudioLibro The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2Nd Ed.) de Trevor Hastie

Descargar AudioLibro The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2Nd Ed.) de Trevor Hastie año 2013

Ficha completa del audiolibro

 

  • Nombre del audiolibro: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2Nd Ed.)
  • Autor del audiolibroTrevor Hastie
  • Fecha de publicación: 8/7/2013
  • EditorialSPRINGER VERLAG - NEW YORK
  • IdiomaInglés
  • Género o ColecciónInformática
  • ISBN: 9780387848570
  • Valoración del audiolibro: 4.44 de un máximo de 5
  • Votos: 900
  • Autor(a) de la reseña: Lucrecio Carbonell
  • Valorado con una puntuación de 4.33 de un máximo de 5
  • Fecha: 30/9/2018
  • Duración: 9 horas con 8 minutos (372.5 MB)
  • Fecha creación del audiolibro: 10/07/2018
  • Puedes escuchar el audiolibro en estos formatos: WAV - MPEG4 - Apple Lossless - WMA - Musepack - FLAC - MP3 (compresión RAR - DEB - ZIP - TAR.BZ - ALZ)
  • Incluye un resumen PDF de 71 páginas
  • Duración del resumen (audio): 52 minutos (35.5 MB)
  • Servidores habilitados: MegaCloud - Microsoft OneDrive - Torrent - FileServe - Hotfile
  • Encuadernación del libro físico: Tapa Dura
  • Descripción o resumen: This book describes the important ideas in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing 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 colour 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 & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorisation, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for "wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.

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