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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
상세정보
- 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.
MARC
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'서고'에 소장중인 자료의 열람(또는 대출)을 희망할 경우, 종합자료실 데스크로 문의바랍니다.
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