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˜The œelements of statistical learning (Record no. 14928)

MARC details
000 -Etiquette de la notice
Leader 06466clm0a2200841 4500
009 - PPN
ppn 134127897
003 - Identifiant de la notice
Identifiant http://www.sudoc.fr/134127897
005 - Identifiant de la version
Identifiant 20250630092459.0
010 ## - Numéro international normalisé du livre (ISBN)
ISBN 9780387848587
017 70 - Autre numéro d'identification normalisé
Identifiant 10.1007/978-0-387-84858-7
Code du référentiel DOI
099 ## - ESPCI local
Type de document Koha Ouvrage
ID Alexandrie ALEX29754
100 ## - Données générales de traitement
Données générales de traitement 20090610f20 k y0frey50 ba
101 0# - Langue de la ressource
Langue du texte, de la bande son, etc. anglais
-- 639-2
102 ## - Pays de publication ou de production
Pays de publication Etats-Unis
105 ## - Zone de données codées : textes, monographies
Données codées sur les monographies textuelles y a 001yy
135 ## - Zone de données codées : Ressources électroniques
Données codées pour les ressources électroniques dr|||||||||||
181 ## - Zone de données codées : Forme de la ressource
Données de liaison entre champs z01
Autre référentiel utilisé pour coder la forme du contenu texte
Code du référentiel rdacontent
181 #1 - Zone de données codées : Forme de la ressource
Données de liaison entre champs z01
Forme du contenu selon l’ISBD sous forme codée i#
Qualificatif(s) du contenu selon l’ISBD sous forme codée xxxe##
182 ## - Zone de données codées : type de média
Données de liaison entre champs z01
Autre référentiel utilisé pour coder le type de médiation ordinateur
Code du référentiel rdamedia
182 #1 - Zone de données codées : type de média
Données de liaison entre champs z01
Type de médiation selon l’ISBD sous forme codée électronique
183 #1 - Zone de données codées : Type de carrière
Données de liaison entre champs z01
Type de support sous forme codée ceb
Code du référentiel RDAfrCarrier
200 1# - Titre et mention de responsabilité
Titre propre ˜The œelements of statistical learning
Complément du titre data mining, inference, and prediction
Première mention de responsabilité Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
205 ## - Mention d'édition
Mention d'édition Second edition
214 #0 - Mentions de production, publication, diffusion et manufacture
Lieu de publication, production, distribution/diffusion, fabrication New York, NY
Nom de l’éditeur, du producteur, distributeur/diffuseur, fabricant Springer New York
214 #2 - Mentions de production, publication, diffusion et manufacture
Lieu de publication, production, distribution/diffusion, fabrication Cham
Nom de l’éditeur, du producteur, distributeur/diffuseur, fabricant Springer Nature
Date de publication, production, distribution/diffusion, fabrication, copyright [20..]
225 0# - Collection
Titre de la collection Springer Series in Statistics
ISSN de la collection 2197-568X
320 ## - Bibliographies internes/Note d'index
Texte de la note Bibliogr. p. [699]-727 de l'édition imprimée Index
327 1# - Note de contenu
Texte de la note Overview of Supervised Learning
-- Linear Methods for Regression
-- Linear Methods for Classification
-- Basis Expansions and Regularization
-- Kernel Smoothing Methods
-- Model Assessment and Selection
-- Model Inference and Averaging
-- Additive Models, Trees, and Related Methods
-- Boosting and Additive Trees
-- Neural Networks
-- Support Vector Machines and Flexible Discriminants
-- Prototype Methods and Nearest-Neighbors
-- Unsupervised Learning
-- Random Forests
-- Ensemble Learning
-- Undirected Graphical Models
-- High-Dimensional Problems: p ? N
330 ## - Résumé ou extrait
Texte de la note During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book. This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression and path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for ``wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting
371 0# - Notes sur les droits d'accès et d'utilisation
Conditions d'utilisation et de reproduction Accès en ligne pour les établissements français bénéficiaires des licences nationales
371 0# - Notes sur les droits d'accès et d'utilisation
Conditions d'utilisation et de reproduction Accès soumis à abonnement pour tout autre établissement
371 1# - Notes sur les droits d'accès et d'utilisation
Conditions d'utilisation et de reproduction Conditions particulières de réutilisation pour les bénéficiaires des licences nationales
Source https://www.licencesnationales.fr/springer-nature-ebooks-contrat-licence-ln-2017
410 ## - Collection
Identifiant de la notice bibliographique liée 161243738
452 ## - autre édition sur un autre support
Identifiant de la notice bibliographique liée 159033705
410 ## - Collection
Titre de l'oeuvre Springer series in statistics (Internet)
ISSN 2197-568X
452 ## - autre édition sur un autre support
Titre de l'oeuvre ˜The œelements of statistical learning
Sous-titre ou complément du titre. data mining, inference, and prediction
Première mention de responsabilité Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
Mention d'édition 2nd edition, corrected at 5th printing
Description matérielle 1 vol. (XXII- 745 p.)
Mention de collection Springer series in statistics
452 ## - autre édition sur un autre support
Titre de l'oeuvre ˜The œElements of Statistical Learning
Indication générale du type de document Texte imprimé
ISBN 9780387848846
452 ## - autre édition sur un autre support
Titre de l'oeuvre ˜The œElements of Statistical Learning
Indication générale du type de document Texte imprimé
ISBN 9780387848570
452 ## - autre édition sur un autre support
Titre de l'oeuvre ˜The œElements of Statistical Learning
Indication générale du type de document Texte imprimé
ISBN 9781071621226
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 028627008
Élément d'entrée Statistiques
Code du format utilisé rameau
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 035198222
Élément d'entrée Exploration de données
Code du format utilisé rameau
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 027940373
Élément d'entrée Apprentissage automatique
Code du format utilisé rameau
606 ## - Sujet - Nom commun
Identifiant de la notice d'autorité 027234541
Élément d'entrée Intelligence artificielle
Code du format utilisé rameau
606 2# - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Artificial Intelligence (incl. Robotics)
Code du format utilisé lc
606 2# - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Statistical Theory and Methods
Code du format utilisé lc
606 2# - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Computational Biology/Bioinformatics
Code du format utilisé lc
606 2# - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Computer Appl. in Life Sciences
Code du format utilisé lc
606 2# - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry & Geosciences
Code du format utilisé lc
606 2# - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Data Mining and Knowledge Discovery
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Computer science
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Mathematical statistics
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Distribution (Probability theory.
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Biology
Subdivision de sujet Data processing.
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Computational biology
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Probabilities
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Statistics
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Artificial intelligence
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Data mining
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Bioinformatics
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Bioinformatics
Code du format utilisé lc
615 ## - Catégorie de sujet (Provisoire)
Catégorie sujet sous forme textuelle @Mathematics and Statistics
Catégorie sujet sous forme codée 11649
Code du format utilisé Springer
676 ## - Classification décimale de Dewey
Indice 006.3
Édition 23
680 ## - Classification de la Bibliothèque du Congrès
Indice Q334-342
680 ## - Classification de la Bibliothèque du Congrès
Indice TJ210.2-211.495
686 ## - Autres numéros de classification
Indice 68Q87
Subdivision de la classification 2000
Code du format utilisé msc
686 ## - Autres numéros de classification
Indice 62B15
Subdivision de la classification 2000
Code du format utilisé msc
700 #1 - Auteur principal
Identifiant de la notice d'autorité 059538473
Élément d'entrée Hastie
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Trevor J.
Dates 1953-....
Eléments ajoutés aux noms autres que les dates mathématicien
Code de fonction Auteur
701 #1 - Coauteur
Identifiant de la notice d'autorité 032895321
Élément d'entrée Tibshirani
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Robert John
Dates 1956-....
Eléments ajoutés aux noms autres que les dates biostatisticien
Code de fonction Auteur
701 #1 - Coauteur
Identifiant de la notice d'autorité 063807998
Élément d'entrée Friedman
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Jerome H.
Dates 1939-....
Code de fonction Auteur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Identifiant de la notice d'autorité 032895321
Élément d'entrée Tibshirani
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Robert John
Dates 1956-....
Eléments ajoutés aux noms autres que les dates biostatisticien
Code de fonction Auteur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Identifiant de la notice d'autorité 063807998
Élément d'entrée Friedman
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Jerome H.
Dates 1939-....
Code de fonction Auteur
856 4# - Adresse électronique et mode d’accès
Type de format électronique PDF
URI (Uniform Resource Identifier) https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
Note publique /note de retour Accès sur la plateforme de l'éditeur
856 4# - Adresse électronique et mode d’accès
URI (Uniform Resource Identifier) https://revue-sommaire.istex.fr/ark:/67375/8Q1-1RXNF8M1-C
Note publique /note de retour Accès sur la plateforme Istex
Holdings
Perdu Date de création Site de rattachement Site actuel Localisation Code à barres Cote Exclu du prêt Type de document Koha
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