자료유형  

 단행본

ISBN  

9791161754727

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.31-23

청구기호  

006.31 헤68ㅌ

저자명  

헤이스티, 트레버

서명/저자  

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

원서명  

[원표제]Elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction((2nd ed.))

발행사항  

서울 : 에이콘, 2020

형태사항  

842 p : 삽화(일부천연색), 도표 ; 24 cm

총서명  

데이터 과학

기타저자  

팁시라니, 로버트

기타저자  

프리드먼, 제롬

기타저자  

이판호

기타저자  

Hastie, Trevor

기타저자  

Tibshirani, Robert

기타저자  

Friedman, Jerome

가격  

\60000

Control Number  

gtec:406771

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.