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통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리
통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리
- 자료유형
- 동서단행본
- ISBN
- 9791161754727 93000 : 60000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- DDC
- 006.31-22
- 청구기호
- 006.31 H356eㅇ
- 서명/저자
- 통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리 / 트레버 헤이스티 ; 로버트 팁시라니 ; 제롬 프리드먼 지음 ; 이판호 옮김
- 원서명
- [원표제]The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction
- 원서명
- [기타표제]2021년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서
- 발행사항
- 서울 : 에이콘, 2021
- 형태사항
- 842 p. : 삽화(일부천연색),도표 ; 24 cm
- 총서명
- 데이터 과학
- 서지주기
- 참고문헌(p. 805-830)과 색인수록
- 입수처
- 대한민국학술원 기증
- 일반주제명
- Machine learning
- 일반주제명
- Statistics Methodology
- 일반주제명
- Data mining
- 일반주제명
- Bioinformatics
- 일반주제명
- Inference
- 일반주제명
- Forecasting
- 기타저자
- Hastie, Trevor
- 기타저자
- Tibshirani, Robert
- 기타저자
- 이판호
- 기타저자
- 헤이스티, 트레버
- 기타저자
- 팁시라니, 로버트
- 기타저자
- 프리드먼, 제롬
- 가격
- 60000-기증
- Control Number
- bwcl:117846
- 책소개
- 머신러닝을 통한 모델 학습을 통계학적 체계 내에서 설명한다. 다양한 통계 이론을 살펴보고, 회귀에서 신경망에 이르는 머신러닝 알고리즘에서 이들이 어떠한 의의가 있는지 배울 수 있다. 단순히 머신러닝 모델을 적용하는 것을 넘어 모델의 이론적 배경을 이해함으로써 데이터에서 더욱 깊은 인사이트를 얻고자 하는 사람에게 도움이 될 것이다.
