smallleopard244
New member
[Sản Phẩm Được Đánh Giá Cao - Đặt Mua Ngay để Kiểm Chứng!]: (https://shorten.asia/gamnHASJ)
** Hồi quy và phân loại thống kê: Từ các mô hình tuyến tính đến học máy **
#statistic #Machine Học #data Khoa học
**Giới thiệu**
Hồi quy và phân loại thống kê là hai kỹ thuật cơ bản trong khoa học dữ liệu.Các mô hình hồi quy được sử dụng để dự đoán một biến kết quả liên tục, trong khi các mô hình phân loại được sử dụng để dự đoán một biến kết quả phân loại.Cả hai mô hình hồi quy và phân loại đều có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, chẳng hạn như dự đoán giá của một ngôi nhà, xác định các giao dịch gian lận hoặc phân loại hình ảnh thành các loại khác nhau.
Cuốn sách này cung cấp một giới thiệu toàn diện về hồi quy và phân loại thống kê.Cuốn sách bắt đầu với một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản về thống kê, bao gồm xác suất, phân phối và thử nghiệm giả thuyết.Tiếp theo là một cuộc thảo luận về hồi quy tuyến tính, đây là loại mô hình hồi quy phổ biến nhất.Cuốn sách sau đó bao gồm các chủ đề nâng cao hơn, chẳng hạn như hồi quy logistic, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên.
Cuốn sách cũng bao gồm một số ví dụ trong thế giới thực, minh họa cách các mô hình hồi quy và phân loại có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.Cuốn sách được viết theo phong cách rõ ràng và dễ tiếp cận, và nó phù hợp cho những người đọc có sự hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê.
** Các tính năng chính **
* Giới thiệu toàn diện về hồi quy và phân loại thống kê
* Bao gồm cả mô hình tuyến tính và phi tuyến
* Bao gồm các ví dụ trong thế giới thực
* Được viết theo phong cách rõ ràng và dễ tiếp cận
**Khán giả**
Cuốn sách này là lý tưởng cho sinh viên, nhà nghiên cứu và các học viên muốn tìm hiểu về hồi quy và phân loại thống kê.Nó cũng là một nguồn tài nguyên quý giá cho bất cứ ai muốn cải thiện kỹ năng của họ trong khoa học dữ liệu.
**Mua**
Cuốn sách này có thể được mua từ Amazon.com.ISBN là 9781498710913.
=======================================
[Sản Phẩm Được Đánh Giá Cao - Đặt Mua Ngay để Kiểm Chứng!]: (https://shorten.asia/gamnHASJ)
=======================================
**Statistical regression and classification: from linear models to machine learning**
#statistics #Machine learning #data science
**Introduction**
Statistical regression and classification are two fundamental techniques in data science. Regression models are used to predict a continuous outcome variable, while classification models are used to predict a categorical outcome variable. Both regression and classification models can be used to solve a wide variety of problems, such as predicting the price of a house, identifying fraudulent transactions, or classifying images into different categories.
This book provides a comprehensive introduction to statistical regression and classification. The book begins with an overview of the basic concepts of statistics, including probability, distributions, and hypothesis testing. This is followed by a discussion of linear regression, which is the most common type of regression model. The book then covers more advanced topics, such as logistic regression, decision trees, and random forests.
The book also includes a number of real-world examples, which illustrate how regression and classification models can be used to solve practical problems. The book is written in a clear and accessible style, and it is suitable for readers with a basic understanding of statistics.
**Key features**
* Comprehensive introduction to statistical regression and classification
* Covers both linear and nonlinear models
* Includes real-world examples
* Written in a clear and accessible style
**Audience**
This book is ideal for students, researchers, and practitioners who want to learn about statistical regression and classification. It is also a valuable resource for anyone who wants to improve their skills in data science.
**Purchase**
This book can be purchased from Amazon.com. The ISBN is 9781498710913.
=======================================
[Đặt Mua Ngay để Trở Thành Chủ Nhân của Sự Tiết Kiệm!]: (https://shorten.asia/gamnHASJ)
