![[समीक्षा] The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2555833/c1a-085k3-v60px2xwu55w-tu22d0.jpg)
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The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0387848576?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Elements-of-Statistical-Learning-Trevor-Hastie.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/scale-the-universal-laws-of-growth/id1417927080?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Elements+of+Statistical+Learning+Trevor+Hastie+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0387848576/
#बायसवेरिएंससंतुलन #क्रॉसवैलिडेशन #लैसोनियमितीकरण #रैंडमफॉरेस्ट #फॉल्सडिस्कवरीरेट #TheElementsofStatisticalLearning
द एलिमेंट्स ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग, डेटा माइनिंग, इन्फरेंस, एंड प्रिडिक्शन का दूसरा संस्करण ट्रेवर हैस्टी, रॉबर्ट टिब्शिरानी और जेरोम फ्रीडमैन की उन्नत पाठ्यपुस्तक है. यह सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग और बायोइन्फॉर्मेटिक्स में प्रचलित तरीकों को एक साझा वैचारिक ढांचे में रखती है. पुस्तक का उद्देश्य केवल एल्गोरिदमों की सूची देना नहीं, बल्कि यह स्पष्ट करना है कि डेटा से उपयोगी अनुमान और पूर्वानुमान निकालते समय अलग अलग विधियां किन मूल समस्याओं का समाधान करती हैं. इसमें पर्यवेक्षित अधिगम के अंतर्गत प्रतिगमन और वर्गीकरण, तथा अपरीवेक्षित अधिगम के अंतर्गत क्लस्टरिंग और आयाम घटाने पर विस्तार से चर्चा है. दूसरा संस्करण रैंडम फॉरेस्ट, एन्सेम्बल विधियां, लैसो के पथ एल्गोरिदम, ग्राफिकल मॉडल, स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग और वाइड डेटा जैसी आधुनिक चुनौतियों को भी शामिल करता है. इसका दृष्टिकोण सांख्यिकीय है, पर केंद्र में व्यावहारिक तर्क है, जैसे मॉडल की जटिलता, अनिश्चितता, त्रुटि का आकलन और नए डेटा पर प्रदर्शन. इसलिए यह क्षेत्र के सिद्धांत और अनुप्रयोग, दोनों को जोड़ने वाली संदर्भ पुस्तक है.
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द एलिमेंट्स ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग, डेटा माइनिंग, इन्फरेंस, एंड प्रिडिक्शन का दूसरा संस्करण ट्रेवर हैस्टी, रॉबर्ट टिब्शिरानी और जेरोम फ्रीडमैन की उन्नत पाठ्यपुस्तक है. यह सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग और बायोइन्फॉर्मेटिक्स में प्रचलित तरीकों को एक साझा वैचारिक ढांचे में रखती है. पुस्तक का उद्देश्य केवल एल्गोरिदमों की सूची देना नहीं, बल्कि यह स्पष्ट करना है कि डेटा से उपयोगी अनुमान और पूर्वानुमान निकालते समय अलग अलग विधियां किन मूल समस्याओं का समाधान करती हैं. इसमें पर्यवेक्षित अधिगम के अंतर्गत प्रतिगमन और वर्गीकरण, तथा अपरीवेक्षित अधिगम के अंतर्गत क्लस्टरिंग और आयाम घटाने पर विस्तार से चर्चा है. दूसरा संस्करण रैंडम फॉरेस्ट, एन्सेम्बल विधियां, लैसो के पथ एल्गोरिदम, ग्राफिकल मॉडल, स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग और वाइड डेटा जैसी आधुनिक चुनौतियों को भी शामिल करता है. इसका दृष्टिकोण सांख्यिकीय है, पर केंद्र में व्यावहारिक तर्क है, जैसे मॉडल की जटिलता, अनिश्चितता, त्रुटि का आकलन और नए डेटा पर प्रदर्शन. इसलिए यह क्षेत्र के सिद्धांत और अनुप्रयोग, दोनों को जोड़ने वाली संदर्भ पुस्तक है.
