![[รีวิว] The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2595719/c1a-085k3-8dm3pddohrz0-bn0heu.jpg)
Show Notes
The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0387848576?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/scale-the-universal-laws-of-growth/id1417927080?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Elements+of+Statistical+Learning+Trevor+Hastie+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/0387848576/
#การแลกเปลี่ยนอคติกับความแปรปรวน #การตรวจสอบไขว้ #ลาสโซและการปรับโทษ #แรนดอมฟอเรสต์และบูสติง #การจัดกลุ่มเชิงสเปกตรัม #TheElementsofStatisticalLearning
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง, คือ ตำราเชิงลึกด้านการเรียนรู้เชิงสถิติ, ที่เขียนโดย Trevor Hastie, Robert Tibshirani และ Jerome Friedman. หนังสืออธิบายรากร่วมของสถิติ, การทำเหมืองข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่อง, และชีวสารสนเทศ, แม้แต่ละสาขาจะใช้ศัพท์และวัฒนธรรมการทำงานต่างกัน. เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การรวบรวมอัลกอริทึมเป็นรายการ, แต่คือการสร้างกรอบคิดสำหรับเลือก, ประเมิน, และตีความวิธีเรียนรู้จากข้อมูล. เนื้อหาครอบคลุมทั้งการเรียนรู้แบบมีผู้สอน, สำหรับทำนายค่าหรือจำแนกกลุ่มจากข้อมูลที่มีคำตอบ, และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน, สำหรับค้นหาโครงสร้างในข้อมูลที่ไร้ป้ายกำกับ. ฉบับที่สองเพิ่มหัวข้อสำคัญของยุคข้อมูลมิติสูง, เช่น lasso, random forests, ensemble methods, graphical models, non-negative matrix factorization และ spectral clustering. แม้ผู้เขียนเน้นแนวคิดและภาพประกอบมากกว่าการพิสูจน์ทุกขั้น, ผู้อ่านยังต้องมีพื้นฐานพีชคณิตเชิงเส้น, ความน่าจะเป็น, แคลคูลัส และสถิติพอสมควร. จึงเป็นหนังสืออ้างอิงสำหรับผู้ที่ต้องการเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังแบบจำลอง, ไม่ใช่เพียงเรียกใช้ซอฟต์แวร์.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0387848576?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/scale-the-universal-laws-of-growth/id1417927080?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Elements+of+Statistical+Learning+Trevor+Hastie+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/0387848576/
#การแลกเปลี่ยนอคติกับความแปรปรวน #การตรวจสอบไขว้ #ลาสโซและการปรับโทษ #แรนดอมฟอเรสต์และบูสติง #การจัดกลุ่มเชิงสเปกตรัม #TheElementsofStatisticalLearning
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง, คือ ตำราเชิงลึกด้านการเรียนรู้เชิงสถิติ, ที่เขียนโดย Trevor Hastie, Robert Tibshirani และ Jerome Friedman. หนังสืออธิบายรากร่วมของสถิติ, การทำเหมืองข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่อง, และชีวสารสนเทศ, แม้แต่ละสาขาจะใช้ศัพท์และวัฒนธรรมการทำงานต่างกัน. เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การรวบรวมอัลกอริทึมเป็นรายการ, แต่คือการสร้างกรอบคิดสำหรับเลือก, ประเมิน, และตีความวิธีเรียนรู้จากข้อมูล. เนื้อหาครอบคลุมทั้งการเรียนรู้แบบมีผู้สอน, สำหรับทำนายค่าหรือจำแนกกลุ่มจากข้อมูลที่มีคำตอบ, และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน, สำหรับค้นหาโครงสร้างในข้อมูลที่ไร้ป้ายกำกับ. ฉบับที่สองเพิ่มหัวข้อสำคัญของยุคข้อมูลมิติสูง, เช่น lasso, random forests, ensemble methods, graphical models, non-negative matrix factorization และ spectral clustering. แม้ผู้เขียนเน้นแนวคิดและภาพประกอบมากกว่าการพิสูจน์ทุกขั้น, ผู้อ่านยังต้องมีพื้นฐานพีชคณิตเชิงเส้น, ความน่าจะเป็น, แคลคูลัส และสถิติพอสมควร. จึงเป็นหนังสืออ้างอิงสำหรับผู้ที่ต้องการเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังแบบจำลอง, ไม่ใช่เพียงเรียกใช้ซอฟต์แวร์.
