Statistical Learning from a Regression Perspective

Richard A. Berk

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Sprache: Englisch

Verlag: Springer New York Jul 2008, 2008

0387775005 / 9780387775005

Serie: Buch 101 von 160 - Springer Series in Statistics

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical Learning from a Regression Perspective considers statistical learning applications when interest centers on the conditional distribution of the response variable, given a set of predictors, and when it is important to characterize how the predictors are related to the response. As a first approximation, this is can be seen as an extension of nonparametric regression. Among the statistical learning procedures examined are bagging, random forests, boosting, and support vector machines. Response variables may be quantitative or categorical. Real applications are emphasized, especially those with practical implications. One important theme is the need to explicitly take into account asymmetric costs in the fitting process. For example, in some situations false positives may be far less costly than false negatives. Another important theme is to not automatically cede modeling decisions to a fitting algorithm. In many settings, subject-matter knowledge should trump formal fitting criteria. Yet another important theme is to appreciate the limitation of one's data and not apply statistical learning procedures that require more than the data can provide. The material is written for graduate students in the social and life sciences and for researchers who want to apply statistical learning procedures to scientific and policy problems. Intuitive explanations and visual representations are prominent. All of the analyses included are done in R. 384 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9780387775005

Titel
Statistical Learning from a Regression Perspective
Autor
Richard A. Berk
Verlag
Springer New York Jul 2008
Veröffentlichungsjahr
2008
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0387775005
ISBN-13
9780387775005
Artikelgewicht
581 Gramm
Abmessungen
235x155x21 mm
Serie
Buch 101 von 160: Springer Series in Statistics

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