Material Type  

 동서단행본

 

0015714336

Date and Time of Latest Transaction  

20210201120318.0

ISBN  

9791161754727 93000 : 60000

Language Code  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.31-22

Callnumber  

006.31 H356eㅇ

Title/Author  

통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리 / 트레버 헤이스티 ; 로버트 팁시라니 ; 제롬 프리드먼 지음 ; 이판호 옮김

Original Title  

[원표제]The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction

Original Title  

[기타표제]2021년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서

Publish Info  

서울 : 에이콘, 2021

Material Info  

842 p. : 삽화(일부천연색),도표 ; 24 cm

Added Entry-Title  

데이터 과학

서지주기  

참고문헌(p. 805-830)과 색인수록

 

대한민국학술원 기증

Subject Added Entry-Topical Term  

Machine learning

Subject Added Entry-Topical Term  

Statistics Methodology

Subject Added Entry-Topical Term  

Data mining

Subject Added Entry-Topical Term  

Bioinformatics

Subject Added Entry-Topical Term  

Inference

Subject Added Entry-Topical Term  

Forecasting

Subject Added Entry-Topical Term  

Computational intelligence

Added Entry-Personal Name  

Hastie, Trevor

Added Entry-Personal Name  

Tibshirani, Robert

Added Entry-Personal Name  

Friedman, J. H.((Jerome H))

Added Entry-Personal Name  

이판호

기타저자  

헤이스티, 트레버

기타저자  

팁시라니, 로버트

기타저자  

프리드먼, 제롬

Price Info  

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.