《稀疏统计学习：LASSO方法及其推广》 - [美]特雷弗·哈斯蒂，罗伯特·蒂布希拉尼，马丁·温赖特 - Meg Book Store

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『簡體書』稀疏统计学习：LASSO方法及其推广

書城自編碼： 3907990
分類：簡體書→大陸圖書→自然科學→數學
作者： [美]特雷弗·哈斯蒂，罗伯特·蒂布希拉尼，马丁·温赖特
國際書號(ISBN)： 9787523201329
出版社：世界图书出版公司
出版日期： 2023-09-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 216.6

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內容簡介：

稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结，以LASSO方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用；不仅包含大量的例子和清晰的图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的参考。本书适合计算机科学、统计学和机器学习的学生和研究人员。

關於作者：

Trevor Hastie 美国统计学家和计算机科学家，斯坦福大学统计学教授，英国统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了R中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。
Robert Tibshirani 斯坦福大学统计学教授，国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士，1996年COPSS总统奖得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗，两人合著了The Elements of Statistical Learning，还合作讲授斯坦福大学的公开课“统计学习”。
Martin Wainwright 毕业于MIT，加州大学伯克利分校教授，以对统计与计算交叉学的理论和方法研究而闻名于学界，主要关注高维统计、机器学习、图模型和信息理论。2014年COPSS总统奖得主。

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