统计学习基础

本书旨在让读者深入了解数据挖掘和预测。目次：导论；监督学习概述；线性回归模型；线性分类方法；基展开与正则性；核方法；模型评估与选择；模型参考与平均可加性模型，树与相关方法；神经网络；支持向量机器与弹性准则；原型法和最近邻居；无监督学习。