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标签名:
统计学习
出版日期:
2005-01
Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)
评分:
8.7
出版日期:
2010-01
All of Nonparametric Statistics
评分:
8.6
出版日期:
2015-01
统计学习导论: 基于R应用
评分:
8.4
出版日期:
1994-01
An Introduction to Computational Learning Theory
评分:
8.4
出版日期:
2007-01
An Introduction to Categorical Data Analysis: Wiley Series in Probability and Statistics
评分:
8.4
出版日期:
2008-01
统计学完全教程
评分:
8.1
出版日期:
2012-01
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
评分:
7.8
出版日期:
2004-01
统计学习基础: 数据挖掘、推理与预测
评分:
7.6
出版日期:
2011-01
多元统计分析及R语言建模
评分:
7.3
出版日期:
2004-01
支持向量机导论
评分:
7.0
出版日期:
0000-01
稀疏建模理论、算法及其应用
评分:
0.0
出版日期:
2016-01
贝叶斯数据分析: 英文导读版·原书第3版
评分:
0.0
出版日期:
2009-01
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
评分:
0.0
出版日期:
2010-01
Large-Scale Inference: Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction
评分:
0.0
出版日期:
2007-01
Concentration Inequalities and Model Selection: Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXIII - 2003 (Lecture Notes in Mathematics / Ecole d'Eté Probabilit.Saint-Flour)
评分:
0.0
出版日期:
0000-01
Lectures on Constructive Approximation
评分:
0.0
出版日期:
2015-01
Mathematical Foundations of Infinite-Dimensional Statistical Models
评分:
0.0
出版日期:
2006-01
Topics in Banach Space Theory
评分:
0.0
出版日期:
2003-01
Reproducing kernel Hilbert spaces in probability and statistics
评分:
0.0
出版日期:
2016-01
Theory of Reproducing Kernels and Applications
评分:
0.0
出版日期:
2007-01
Learning Theory: An Approximation Theory Viewpoint
评分:
0.0
出版日期:
1997-01
Computational Learning Theory
评分:
0.0
出版日期:
2009-01
Empirical Processes in M-Estimation
评分:
0.0
出版日期:
2018-01
Foundations of Data Science: A Practical Introduction to Data Science with Python
评分:
0.0