《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念,将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展,海量数据在医学、生物、金融等领域涌现,为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习(如预测)、非监督学习,神经网络、支持向量机、分类树和提升方法,后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等,另有专章讨论了处理宽数据的方法,如多重测试与假发现率。本书以统计学方法为主,强调概念,并辅以丰富实例和彩色图形,帮助统计学家和工业界人士更好地理解和应用统计学习的工具和方法。
Statistical Learning Essentials A Unified Framework by Stanford Experts
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一、知识点概览
本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习,读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。
二、核心知识点详解
1.1 统计基础知识
1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如,掷一枚硬币的结果可能是正面或反面,这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点:- 可重复性:可以多次重复相同的试验。- 不确定性:每次试验的结果是不确定的。- 可观察性:试验的结果是可以观察到的。
1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间(Ω):随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点(ω):
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