Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning

· CRC Press
Электронная книга
528
Количество страниц
Можно добавить
Оценки и отзывы не проверены. Подробнее…

Об электронной книге

This text provides a modern introduction to regression and classification with an emphasis on big data and R. Each chapter is partitioned into a main body section and an extras section. The main body uses math stat very sparingly and always in the context of something concrete, which means that readers can skip the math stat content entirely if they wish. The extras section is for those who feel comfortable with analysis using math stat.

Об авторе

Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, and was a founder of the Statistics Department at that institution. Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning was awarded the 2017 Ziegel Award for the best book reviewed in Technometrics in 2017. His current research focus is on recommender systems, and applications of regression methods to small area estimation and bias reduction in observational studies. He is on the editorial boards of the Journal of Statistical Computation and the R Journal. An award-winning teacher, he is the author of The Art of R Programming and Parallel Computation in Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA.

Оцените электронную книгу

Поделитесь с нами своим мнением.

Где читать книги

Смартфоны и планшеты
Установите приложение Google Play Книги для Android или iPad/iPhone. Оно синхронизируется с вашим аккаунтом автоматически, и вы сможете читать любимые книги онлайн и офлайн где угодно.
Ноутбуки и настольные компьютеры
Слушайте аудиокниги из Google Play в веб-браузере на компьютере.
Устройства для чтения книг
Чтобы открыть книгу на таком устройстве для чтения, как Kobo, скачайте файл и добавьте его на устройство. Подробные инструкции можно найти в Справочном центре.