The Elements of Statistical Learning

Data Mining, Inference, and Prediction
Author: Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 0387216065
Category: Mathematics
Page: 536
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During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It should be a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book’s coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book. This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for “wide” data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik


Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709169445
Category: Mathematics
Page: 512
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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Outlines and Highlights for the Elements of Statistical Learning by Hastie, Isbn

9780387848570
Author: Cram101 Textbook Reviews
Publisher: Academic Internet Pub Incorporated
ISBN: 9781617440618
Category: Education
Page: 152
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Never HIGHLIGHT a Book Again! Virtually all of the testable terms, concepts, persons, places, and events from the textbook are included. Cram101 Just the FACTS101 studyguides give all of the outlines, highlights, notes, and quizzes for your textbook with optional online comprehensive practice tests. Only Cram101 is Textbook Specific. Accompanys: 9780387848570 .

An Introduction to Statistical Learning

with Applications in R
Author: Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie,Robert Tibshirani
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461471389
Category: Mathematics
Page: 426
View: 6812

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An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.

The Elements of Statistical Learning


Author: Keith Glover
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781981129171
Category:
Page: 422
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The Elements of Statistical Learning features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorisation, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for "wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.This book describes the important ideas in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of colour graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning.

Maschinelles Lernen


Author: Ethem Alpaydın
Publisher: Oldenbourg Verlag
ISBN: 9783486581140
Category:
Page: 440
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Unter maschinellem Lernen versteht man die kunstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das vorliegende Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung etc. und versucht, die unterschiedlichen Ansatze zu kombinieren, um moglichst effiziente Losungen zu finden."

The Elements of Statistical Learning


Author: CTI Reviews
Publisher: Cram101 Textbook Reviews
ISBN: 1467248061
Category: Education
Page: 35
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Facts101 is your complete guide to The Elements of Statistical Learning. In this book, you will learn topics such as as those in your book plus much more. With key features such as key terms, people and places, Facts101 gives you all the information you need to prepare for your next exam. Our practice tests are specific to the textbook and we have designed tools to make the most of your limited study time.

The Elements of Statistical Learning


Author: Robert Rhodes
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781722065720
Category:
Page: 422
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The book's protection is wide, from monitored studying (prediction) to without supervision studying. The many subjects include sensory systems, support vector devices, category plants and enhancing the first extensive treatment of this subject in any guide. This guide explains the important ideas in a variety of areas such as medication, chemistry, finance, and marketing in a common conceptual structure. While the strategy is mathematical, the focus is on ideas rather than arithmetic. Many illustrations are given, with a generous use of color design. It is an invaluable source for statisticians and anyone fascinated in data exploration in technology or industry.

Darwin Im Reich Der Maschinen

Die Evolution Der Globalen Intelligenz
Author: George B. Dyson
Publisher: Springer
ISBN: 9783211835883
Category: Computers
Page: 316
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"Beim Spiel von Leben und Evolution sitzen drei Spieler am Tisch: Menschen, die Natur und Maschinen. Ich bin entschieden auf der Seite der Natur. Die Natur, vermute ich, ist aber auf der Seite der Maschinen." George Dyson führt vor, dass das Leben, nachdem es sich zunächst durch die biologische Evolution entwickelte, nun noch einmal entsteht, diesmal durch die spontane Evolution der Intelligenz innerhalb unseres rasch expandierenden Informationsnetzes. Das Ergebnis ist eine digitale Wildnis, in der bisher unbekannte Geschöpfe entstehen – Geschöpfe, die uns in Hinblick auf Geschwindigkeit, Intelligenz und Langlebigkeit bald überlegen sein werden. Dieses originelle Buch zeigt, wie die Entstehung der Maschinen mit ihrem Eigenleben – und möglicherweise einem eigenen Geist – schon lange in der Literatur und Wissenschaft vorausgesehen wurde, nachweisbar in den Werken von Hobbes, Samuel Butler, Erasmus Darwin und anderen. Dyson beschreibt diese alternative intellektuelle Geschichte und erzählt, wie frühere Denker das durchgespielt haben, was dann zu den Entdeckungen der wissenschaftlichen Abenteurer des 20. Jahrhunderts, unter ihnen Alan Turing, Norbert Wiener und John von Neumann, wurde. Wie Dyson schreibt, handelt dieses Buch nicht über die Zukunft. Es geht darum, wo wir jetzt stehen und wie wir hierher kamen; was aufregend genug ist. Computer, ursprünglich entwickelt mit der Absicht, die Natur unter die Kontrolle des Menschen zu bringen, helfen nun der Natur dabei, die Gattung neu zu organisieren. Angesichts dessen, wie die Unterscheidungen zwischen Natur und Technologie immer undeutlicher werden, zeichnet sich für Dyson eine Erneuerung des menschlichen Geistes ab gegenüber einer Intelligenz, die größer als die unsere ist.

Freakonomics

überraschende Antworten auf alltägliche Lebensfragen ; [warum wohnen Drogenhändler bei ihren Müttern? Führt mehr Polizei zu weniger Kriminalität? Sind Swimmingpools gefährlicher als Revolver? Macht gute Erziehung glücklich?]
Author: Steven D. Levitt,Stephen J. Dubner
Publisher: N.A
ISBN: 9783442154517
Category:
Page: 411
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Sind Swimmingpools gefährlicher als Revolver? Warum betrügen Lehrer? Der preisgekrönte Wirtschaftswissenschaftler Steven D. Levitt kombiniert Statistiken, deren Zusammenführung und Gegenüberstellung auf den ersten Blick absurd erscheint, durch seine Analysetechnik aber zu zahlreichen Aha-Effekten führt. Ein äußerst unterhaltsamer Streifzug durch die Mysterien des Alltags, der uns schmunzeln lässt und stets über eindimensionales Denken hinausführt.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Category: Computers
Page: 160
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Emotion

Eine sehr kurze Einführung
Author: Dylan Evans
Publisher: N.A
ISBN: 9783456852959
Category:
Page: 176
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Statistik II für Dummies


Author: Deborah J. Rumsey
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527669248
Category: Mathematics
Page: 372
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Vom Absolutrang bis zum Zweifach-Varianzanalysemodell – alles, was Sie über weiterführende Statistik wissen sollten Es gibt Qualen, große Qualen und Statistik, so sehen es viele Studenten. Mit diesem Buch lernen Sie weiterführende Statistik so leicht wie möglich. Deborah Rumsey zeigt Ihnen, wie Sie Varianzanalysen und Chi-Quadrat-Tests berechnen, wie Sie mit Regressionen arbeiten, ein Modell erstellen, Korrelationen bilden, nichtparametrische Prozeduren durchführen und vieles mehr. Aber auch die Grundlagen der Statistik bleiben nicht außen vor und deshalb erklärt Ihnen die Autorin, was Sie zu Mittelwerten, Vertrauensintervallen und Co wissen sollten. So lernen Sie die Methoden, die Sie brauchen, und erhalten das Handwerkszeug, um erfolgreich Ihre Statistikprüfungen zu bestehen. Sie erfahren: • Wie Sie mit multiplen Regressionen umgehen • Was es mit dem Vorzeichentest und dem Vorzeichenrangtest auf sich hat • Wie Sie sich innerhalb der statistischen Techniken zurechtfinden • Was das richtige Regressionsmodell für Ihre Analyse ist • Wie Regression und ANOVA zusammenhängen

Schwere Zeiten

Gesellschaftskritisches Werk des Autors von Oliver Twist, David Copperfield und Große Erwartungen
Author: Charles Dickens
Publisher: e-artnow
ISBN: 8026843495
Category: Fiction
Page: 380
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Dieses eBook: "Schwere Zeiten" ist mit einem detaillierten und dynamischen Inhaltsverzeichnis versehen und wurde sorgfältig korrekturgelesen. Charles Dickens (1812-1870) war ein englischer Schriftsteller. In seinen Werken finden sich oft konkrete Hinweise auf die sozialen Missstände des viktorianischen Zeitalters, etwa durch die beispielhafte Darstellung der kritischen Situation der armen Stadtbevölkerung oder der damals vorherrschenden Sozialstrukturen. So schafft es Dickens gekonnt mit Oliver Twist, seinem zweiten Roman von 1838, seiner Leserschaft das Problem von Armut und daraus folgender Kriminalität nahezubringen, was seinerzeit dazu beitrug, auf die schwierige Lage der Bevölkerung von Jacob's Island, einem damaligen Slum in London, in dem der Roman spielt, aufmerksam zu machen; in der Folge verbesserte sich die dortige Lebenssituation. Aus dem Buch: "Hierin beruhte die Springfeder der mechanischen Kunst und des Geheimnisses, die Vernunft zu erziehen, ohne sich zur Ausbildung der Gefühle und Neigungen herabzulassen. Man muß sich nie wundern! Bringe alle Sachen vermittels Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division in Ordnung und wundere dich nie. »Gebt mir ein Kind«, sagt M'Choakumchild, »das wenigstens allein gehen kann, und ich werde es dahin bringen, daß es sich niemals mehr wundert!«"

Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller
Author: Nate Silver
Publisher: Heyne Verlag
ISBN: 3641112702
Category: Business & Economics
Page: 656
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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!

Mit dem Herzen eines Buddha

Heilende Wege zu Selbstakzeptanz und Lebensfreude
Author: Tara Brach
Publisher: O.W. Barth eBook
ISBN: 3426452251
Category: Religion
Page: 384
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Wie lernt man, sich so anzunehmen, wie man ist? Wie stärkt man sein Selbstwertgefühl? Tara Brach führt den Leser auf den Weg des inneren Friedens, der zeigt, wie man im eigenen Herzen Zuflucht finden kann. Die berühmte Lehrerin gibt genaue Anleitungen zu Meditation und Reflexion, so dass jeder zu einem positiven Verhältnis zu sich selbst finden kann. »Mit dem Herzen eines Buddha lädt uns ein, uns mit all unserem Schmerz, unseren Ängsten und Sorgen selbst zu umarmen und mit leichtem, doch festem Schritt den Pfad des Verständnisses und Mitgefühls zu gehen.« Thich Nhat Hanh

Menschheit 2.0

Die Singularität naht
Author: Ray Kurzweil
Publisher: Lola Books
ISBN: 3944203135
Category: Technology & Engineering
Page: 672
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Das Jahr 2045 markiert einen historischen Meilenstein: Es ist das Jahr, in dem der Mensch seine biologischen Begrenzungen mithilfe der Technik überwinden wird. Diese als technologische Singularität bekannt gewordene Revolution wird die Menschheit für immer verändern. Googles Chefingenieur Ray Kurzweil, dessen wahnwitzigen Visionen in den vergangenen Jahrzehnten immer wieder genau ins Schwarze trafen, zeichnet in diesem Klassiker des Transhumanismus mit beispielloser Detailwut eine bunt schillernde Momentaufnahme der technischen Evolution und legt dar, weshalb diese so bald kein Ende finden, sondern im Gegenteil immer weiter an Dynamik gewinnen wird. Daraus ergibt sich eine ebenso faszinierende wie schockierende Vision für die Zukunft der Menschheit.

Medizinische Statistik


Author: Hans J. Trampisch,Jürgen Windeler
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 364256996X
Category: Mathematics
Page: 376
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"Statistiken sind merkwürdige Dinge ...", dies wird so mancher Mediziner denken, wenn er sich mit der Biometrie befaßt. Sei es im Rahmen seiner Ausbildung oder im Zuge wissenschaftlicher oder klinischer Studien, Kenntnisse der Statistik und Mathematik sind unentbehrlich für die tägliche Arbeit des Mediziners. Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Mediziner systematisch an biometrische Terminologie und Arbeitsmethoden heranzuführen, um ihn schließlich mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechung vertraut zu machen. Nach der Lektüre dieses Buches hält der Leser ein Werkzeug in den Händen, das ihm bei der Lösung medizinscher Fragestellungen hilft ebenso wie bei der Beschreibung von Ergebnissen wissenschaftlicher Studien und natürlich bei der Doktorarbeit!

R in a Nutshell


Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Category: Computers
Page: 768
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen
Author: Ian H. Witten,Eibe Frank
Publisher: N.A
ISBN: 9783446215337
Category:
Page: 386
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