本書是springer統(tǒng)計系列叢書之一，旨在讓讀者深入了解數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測。
隨著計算機和信息技術(shù)迅猛發(fā)展，醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、金融、以及市場等各個領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，處理這些數(shù)據(jù)以及挖掘它們之間的關(guān)系對于一個統(tǒng)計工作者顯得尤為重要。本書運用共同的理論框架將這些領(lǐng)域的重要觀點做了很好的闡釋，重點強調(diào)方法和概念基礎(chǔ)而非理論性質(zhì)，運用統(tǒng)計的方法更是突出概念而非數(shù)學(xué)。另外，書中大量的彩色圖例可以幫助讀者更好地理解概念和理論。
目次:導(dǎo)論; 監(jiān)督學(xué)習(xí)概述; 線性回歸模型; 線性分類方法; 基展開與正則性; 核方法; 模型評估與選擇; 模型參考與平均; 可加性模型，樹與相關(guān)方法; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 支持向量機器與彈性準則; 原型法和*近鄰居; 無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
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