![The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition](https://images-eu.ssl-images-amazon.com/images/I/41aQrQaPseL._SR330,500_.jpg)
![The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition](https://images-eu.ssl-images-amazon.com/images/I/41aQrQaPseL._SR330,500_.jpg)
<P>ESTE LIBRO DESCRIBE LAS IDEAS IMPORTANTES EN UNA VARIEDAD DE ÁREAS TALES COMO LA MEDICINA, LA BIOLOGÍA, LAS FINANZAS Y EL MARKETING EN UN MARCO CONCEPTUAL COMÚN. MIENTRAS que El ENFOQUE ESTADÍSTICO, El ÉNFASIS ESTÁ EN los CONCEPTOS en LUGAR DE las MATEMÁTICAS. SE DAN MUCHOS EJEMPLOS, CON UN BUEN USO DE GRÁFICOS EN COLOR. ES UN RECURSO VALIOSO PARA los ESTADÍSTICOS Y cualquier persona INTERESADA en la MINERÍA de DATOS EN la CIENCIA O en la INDUSTRIA. EL LIBRO, LA COBERTURA ES AMPLIA, DE APRENDIZAJE SUPERVISADO (PREDICCIÓN) PARA supervisión de APRENDIZAJE. DE LOS MUCHOS TEMAS INCLUYEN REDES NEURONALES, MÁQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL, ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN Y AMPLIFICADA—EL PRIMER TRATAMIENTO DE ESTE TEMA EN UN LIBRO.</P> <P>ESTA NUEVA EDICIÓN cuenta con MUCHOS TEMAS que NO están CUBIERTOS EN El ORIGINAL, INCLUYENDO los MODELOS GRÁFICOS, BOSQUES ALEATORIOS, el CONJUNTO de MÉTODOS, MENOS ÁNGULO de REGRESIÓN & RUTA de acceso de ALGORITMOS PARA EL LAZO, NO NEGATIVO de la FACTORIZACIÓN DE LA MATRIZ, Y ESPECTRAL de la AGRUPACIÓN. TAMBIÉN HAY UN CAPÍTULO SOBRE LOS MÉTODOS PARA LA «AMPLIA» DE LOS DATOS (P MAYOR QUE N), INCLUYENDO MÚLTIPLES ENSAYOS Y LA TASA DE FALSO DESCUBRIMIENTO.</P>