Ebook Free The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics), by Robert Tibshirani
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics), by Robert Tibshirani
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Pressestimmen
From the reviews:"Like the first edition, the current one is a welcome edition to researchers and academicians equally…. Almost all of the chapters are revised.… The Material is nicely reorganized and repackaged, with the general layout being the same as that of the first edition.… If you bought the first edition, I suggest that you buy the second editon for maximum effect, and if you haven’t, then I still strongly recommend you have this book at your desk. Is it a good investment, statistically speaking!" (Book Review Editor, Technometrics, August 2009, VOL. 51, NO. 3)From the reviews of the second edition:"This second edition pays tribute to the many developments in recent years in this field, and new material was added to several existing chapters as well as four new chapters … were included. … These additions make this book worthwhile to obtain … . In general this is a well written book which gives a good overview on statistical learning and can be recommended to everyone interested in this field. The book is so comprehensive that it offers material for several courses." (Klaus Nordhausen, International Statistical Review, Vol. 77 (3), 2009)“The second edition … features about 200 pages of substantial new additions in the form of four new chapters, as well as various complements to existing chapters. … the book may also be of interest to a theoretically inclined reader looking for an entry point to the area and wanting to get an initial understanding of which mathematical issues are relevant in relation to practice. … this is a welcome update to an already fine book, which will surely reinforce its status as a reference.†(Gilles Blanchard, Mathematical Reviews, Issue 2012 d)“The book would be ideal for statistics graduate students … . This book really is the standard in the field, referenced in most papers and books on the subject, and it is easy to see why. The book is very well written, with informative graphics on almost every other page. It looks great and inviting. You can flip the book open to any page, read a sentence or two and be hooked for the next hour or so.†(Peter Rabinovitch, The Mathematical Association of America, May, 2012)
Buchrückseite
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 the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.
Alle Produktbeschreibungen
Produktinformation
Gebundene Ausgabe: 745 Seiten
Verlag: Springer; Auflage: 2nd ed. 2009, Corr. 9th printing 2017 (19. Mai 2017)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0387848576
ISBN-13: 978-0387848570
Größe und/oder Gewicht:
23,6 x 15,2 x 3,6 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
3.6 von 5 Sternen
10 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 10.996 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
Formally not always exact or complete, but a very good overview and introduction. Also, the figures are very well made. Recommendable but not perfect.
Aktueller denn je!
Der Hastie ist ein solides Lehrbuch. Er ist sehr gut lesbar und angenehm gestaltet. Insbesondere Format und Typographie sind schöner Latex Satz ohne zu viel Eingriffen von Seiten des Verlages und von daher ist das Buch eine Augenweide.Ich habe den (Frequentistischen) Hastie als Ergänzung zum Bayesianischen Bishop gekauft und nutze ihn meist ebenso, als Ergänzung. Hastie wählt den konservativen, frequentistischen Ansatz und ist damit näher an der "klassischen" kanonischen Statistik.Leider finde ich oft die frequentistischen Ansätze an zentraler Stelle nicht motiviert im Hastie. Das erschwert das Nachvollziehen erheblich. Ein ausführliches Verständnis stellt sich dann eher am Ende eines Abschnitts ein, wenn man sieht wohin man mit dem kaum erläuterten Ansatz gekommen ist. Dafür werden die Ergebnisse oft schön erkläutert und erklärt, leider eben fehlt die Motivation am Anfang der Abschnitte oft.An einigen Stellen ist der Hastie wesentlich verständlicher als der Bishop was auch am frequentistischen Ansatz liegt. Wo Bishop Verteilungen betrachtet, sind die Modelle im Hastie oft etwas simpler und dafür wesentlich leichter durchzurechnen.Natürlich enthält der Hastie auch viele Algorithmen die Bishop nicht bespricht und andersrum.Fazit. Der Hastie ist eine gute Einführung.
das viel abdeckt. Leider in manchen Dingen etwas zu unkonkret, man würde sich teilweise etwas mehr, an anderen Stellen etwas weniger Details, wünschen.
The Elements of Statistical Learning (ESL) ist ein Standardwerk für Maschine Learning. Die Autoren sind sehr renommierte Frequentists und sind seit Jahrzehnten Statistik-Professoren an der Stanford University. Im Buch ist dies sehr deutlich zu sehen. Das Buch geht sehr tief in die Materie und erfordert Konzentration und Zeit. Es wird alles behandelt und bewiesen.Die Mathematikvorkenntnisse sind deswegen relativ hoch. Deswegen wird dieses Buch sehr häufig für ML-Vorlesungen auf Master-Niveau weltweit benutzt und dies zu Recht. Allerdings bleibt ESL in der Theorie und man findet so gut wie keine Anwendungsbeispiele, die man direkt einsetzen kann. Obwohl am Ende jedes Kapitels, Übungen und Fragen zu finden, sind, gibt es leider keine Lösungen. Deswegen ist zum Selbstlernen bedingt geeignet.Aus den oben genannten Gründen werden viele Leser dem kleinen Bruder „An Introduction to Statistical Learning“ vorziehen. Man kann beide Bücher erwerben und ISL als Hauptliteratur haben, während man ESL als Nachschlagwerk behält.
Dieses Buch bietet einen guten und weiten Überblick über klassische und neuere Verfahren der Statistik und Informatik im Bereich des Lernens aus Daten.So werden Verfahren aus dem überwachten Lernen (also bei gegebenen Einfluss- und Zielgrößen) wie Lineare Regression, Diskriminanzanalyse, aber auch Neuronale Netze oder Support Vector Machines vorgestellt. Besonders gut gefallen hat mir das Kapitel zur Modellbewertung und -selektion, welches (kurz) auf Kreuzvalidierung und Bootstrapping eingeht.Das letzte Kapitel befasst sich mit Methoden des unüberwachten Lernens (Daten lassen sich nicht in Eingänge und Ausgänge aufteilen). Hier werden Methoden wie Hauptkomponentenanalyse und Clusterverfahren vorgestellt, aber auch das sehr interessante Thema der Assoziationsregeln zur Warenkorbanalyse behandelt.Dem Buch ein sehr guter Kompromiss zwischen theoretischen Darstellungen und praktischen Anwendungen gelungen. So sind fast alle Verfahren durch Beispiele illustriert und oft wird ein Vergleich verschiedener Verfahren anhand der Beispiele durchgeführt.Die vorhandene Theorie verlangt von dem Leser ein solides Basiswissen (Vordiplom Mathematik/Statistik empfehlenswert) in Wahrscheinlichkeits- und Matrizenrechnung, Analysis und darauf basierend der Schätztheorie.Für mich ist dieses Buch oft die erste Anlaufstelle auf der Suche nach Verfahren zur Beantwortung von Data-Mining-Fragen oder einfach nur um altes Wissen aufzufrischen.
The figures in this book are super accesable and well made but the rest of the book is not useful. It skimmes through alot of matierial. Like said before, it gives a good overwiew. Nothing else.
The copy I received seems to be a low quality print of the original glued inside an original hardcover. The book itself is great though
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