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| Título : |
An introduction to statistical learning : with applications in R |
| Tipo de documento: |
texto impreso |
| Autores: |
Gareth James, Autor ; Daniela Witten, Autor ; Daniela Witten, Autor ; Daniela Witten, Autor ; Trevor Hastie, Autor ; Trevor Hastie, Autor ; Trevor Hastie, Autor ; Robert Tibshirani, Autor ; Robert Tibshirani, Autor ; Robert Tibshirani, Autor |
| Mención de edición: |
Primera edición |
| Editorial: |
New York : Springer |
| Fecha de publicación: |
2013 |
| Número de páginas: |
xiv, 426 páginas |
| Il.: |
diagramas, tablas |
| Dimensiones: |
24 cm |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-1-4614-7137-0 |
| Nota general: |
Incluye Index |
| Idioma : |
Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng) |
| Clasificación: |
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| Nota de contenido: |
Introduction -- Statistical learning -- Linear regression – Classification -- Resampling methods -- Linear model selection and regularization -- Moving beyond linearity -- Tree-based methods -- Support vector machines -- Unsupervised learning. |
| Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=97584 |
An introduction to statistical learning : with applications in R [texto impreso] / Gareth James, Autor ; Daniela Witten, Autor ; Daniela Witten, Autor ; Daniela Witten, Autor ; Trevor Hastie, Autor ; Trevor Hastie, Autor ; Trevor Hastie, Autor ; Robert Tibshirani, Autor ; Robert Tibshirani, Autor ; Robert Tibshirani, Autor . - Primera edición . - New York : Springer, 2013 . - xiv, 426 páginas : diagramas, tablas ; 24 cm. ISBN : 978-1-4614-7137-0 Incluye Index Idioma : Inglés ( eng) Idioma original : Inglés ( eng)
An introduction to statistical learning
James, GarethWitten, Daniela ; Witten, Daniela ; Witten, Daniela ; Hastie, Trevor ; Hastie, Trevor ; Hastie, Trevor ; Tibshirani, Robert ; Tibshirani, Robert ; Tibshirani, Robert - -
New York : Springer - 2013
Incluye Index
Introduction -- Statistical learning -- Linear regression – Classification -- Resampling methods -- Linear model selection and regularization -- Moving beyond linearity -- Tree-based methods -- Support vector machines -- Unsupervised learning.
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