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9781071614204 - An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics) von Witten, Daniela; James, Gareth; Hastie, Trevor (39 Ergebnisse)
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
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Introduction to Statistical Learning : With Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Introduction to Statistical Learning : With Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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AN INTRODUCTION TO STATISTICAL LEARNING WITH APPLICATIONS IN R 2ED (PB 2021)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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AN INTRODUCTION TO STATISTICAL LEARNING WITH APPLICATIONS IN R 2ED (PB 2021)
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (eng)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
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An Introduction to Statistical Learning
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer (India) Private Limited, 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
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An Introduction to Statistical Learning
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer (India) Private Limited, 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Statistical Learning
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer (India) Private Limited, 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Introduction to Statistical Learning : With Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Statistical Learning : with Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Statistical Learning
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer US, Humana Jul 2022, 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
Anbieter: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of naïve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility. 624 pp. Englisch.
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (eng)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: Brook Bookstore, Milano, MI, Italien
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An Introduction to Statistical Learning
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., US, 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Second Edition 2021. An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of naïve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility.
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Introduction to Statistical Learning : With Applications in R
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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An Introduction to Statistical Learning (Paperback)
Buch 100 von 111: Springer Texts in StatisticsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., New York, 2022
ISBN 10: 1071614207 ISBN 13: 9781071614204
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of naive Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
