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The Elements of Statistical Learning
Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
Describes important statistical ideas in machine learning, data mining, and bioinformatics. Covers a broad range, from supervised learning (prediction), to unsupervised learning, including classification trees, neural networks, and support vector machines.
| 제목 | The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition |
|---|---|
| 저자 | Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman |
| 출판사 | Springer |
| 출간 | Nov 01, 2008 |
| 쪽수 | 768쪽 |
| 제본 | 무선(페이퍼백) |
| ISBN | 9780387848846 |
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