An Introduction to Statistical Learning : With Applications in R /
Contiene: 1) Introducción; 2) Aprendizaje estadístico; 3) Regresión lineal; 4) Clasificación; 5) Método de remuestreo; 6) Selección y regularización del modelo lineal; 7) Más allá de la linealidad; 8) Métodos basados en árboles; 9) Máquinas de vectores de soporte; 10) Aprendizaje sin supervisión.
I tiakina i:
| Ētahi atu kaituhi: | |
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| Hōputu: | Pukapuka |
| Reo: | Ingarihi |
| I whakaputaina: |
Nueva York, EUA :
Springer,
2017, c2013
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| Putanga: | 1a edición, 8a reimpresión |
| Rangatū: | (Springer Texts in Statistics)
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| Ngā marau: | |
| Urunga tuihono: | Ver documento en línea |
| Ngā Tūtohu: |
Kāore He Tūtohu, Me noho koe te mea tuatahi ki te tūtohu i tēnei pūkete!
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