An introduction to statistical learning : with applications in R
Bibliographische Detailangaben
- Titel
- An introduction to statistical learning with applications in R
- verantwortlich
- ; ; ;
- Ausgabe
- Second edition
- veröffentlicht
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Teil von
- Springer texts in statistics
- Erscheint auch als
- James, Gareth, An introduction to statistical learning, Second edition, New York, NY : Springer, 2021, xv, 607 Seiten
- Andere Ausgaben
- An introduction to statistical learning: with applications in R
- Medientyp
- E-Book
- Datenquelle
- K10plus Verbundkatalog
- Tags
- Tag hinzufügen
Zugang
Weitere Informationen sehen Sie, wenn Sie angemeldet sind. Noch keinen Account? Jetzt registrieren.
- Details Klicken Sie hier, um den Inhalt der Registerkarte zu laden.
- Standorte Klicken Sie hier, um den Inhalt der Registerkarte zu laden.
- Internformat Klicken Sie hier, um den Inhalt der Registerkarte zu laden.
- Zusammenfassung
- Intro -- Preface -- Contents -- 1 Introduction -- 2 Statistical Learning -- 2.1 What Is Statistical Learning? -- 2.1.1 Why Estimate f? -- 2.1.2 How Do We Estimate f? -- 2.1.3 The Trade-Off Between Prediction Accuracy and Model Interpretability -- 2.1.4 Supervised Versus Unsupervised Learning -- 2.1.5 Regression Versus Classification Problems -- 2.2 Assessing Model Accuracy -- 2.2.1 Measuring the Quality of Fit -- 2.2.2 The Bias-Variance Trade-Off -- 2.2.3 The Classification Setting -- 2.3 Lab: Introduction to R -- 2.3.1 Basic Commands -- 2.3.2 Graphics -- 2.3.3 Indexing Data -- 2.3.4 Loading Data -- 2.3.5 Additional Graphical and Numerical Summaries -- 2.4 Exercises -- 3 Linear Regression -- 3.1 Simple Linear Regression -- 3.1.1 Estimating the Coefficients -- 3.1.2 Assessing the Accuracy of the Coefficients Estimates -- 3.1.3 Assessing the Accuracy of the Model -- 3.2 Multiple Linear Regression -- 3.2.1 Estimating the Regression Coefficients -- 3.2.2 Some Important Questions -- 3.3 Other Considerations in the Regression Model -- 3.3.1 Qualitative Predictors -- 3.3.2 Extensions of the Linear Model -- 3.3.3 Potential Problems -- 3.4 The Marketing Plan -- 3.5 Comparison of Linear Regression with K-Nearest Neighbors -- 3.6 Lab: Linear Regression -- 3.6.1 Libraries -- 3.6.2 Simple Linear Regression -- 3.6.3 Multiple Linear Regression -- 3.6.4 Interaction Terms -- 3.6.5 Non-linear Transformations of the Predictors -- 3.6.6 Qualitative Predictors -- 3.6.7 Writing Functions -- 3.7 Exercises -- 4 Classification -- 4.1 An Overview of Classification -- 4.2 Why Not Linear Regression? -- 4.3 Logistic Regression -- 4.3.1 The Logistic Model -- 4.3.2 Estimating the Regression Coefficients -- 4.3.3 Making Predictions -- 4.3.4 Multiple Logistic Regression -- 4.3.5 Multinomial Logistic Regression -- 4.4 Generative Models for Classification.
- Umfang
- 1 Online-Ressource (616 pages)
- Sprache
- Englisch
- Schlagworte
- RVK-Notation
-
- Mathematik
-
- Monografien
-
- Wahrscheinlichkeitstheorie
-
- Statistische Entscheidungstheorie
- Mathematik
-
- Monografien
-
- Wahrscheinlichkeitstheorie
-
- Spezielle statistische Verfahren
- Informatik
-
- Monografien
-
- Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung
-
- Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten
-
- Mathematik, Statistik
-
- Einzelne Systeme (alphabetisch)
- Wirtschaftswissenschaften
-
- Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung
-
- Statistik
-
- Theoretische Statistik
-
- Einführende Lehrbücher
- Informatik
-
- Monografien
-
- Software und -entwicklung
-
- Programmiersprachen
-
- Einzelne Programmiersprachen (A-Z)
- Wirtschaftswissenschaften
-
- Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung
-
- Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung.
-
- Systemtheorie
-
- Lernprozesse, Lerntheorien
- Wirtschaftswissenschaften
-
- Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung
-
- Statistik
-
- Theoretische Statistik
-
- Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie
- BK-Notation
-
31.73 Mathematische Statistik
54.72 Künstliche Intelligenz - DDC-Notation
- 519.5
- ISBN
-
9781071614181