MARC details
| 000 -Record Label |
|---|
| fixed length control field |
02120nam a22003135i 4500 |
| 005 - Identificador da versão |
|---|
| control field |
20231109173700.0 |
| 010 ## - ISBN - International Standard Book Number |
|---|
| Número (ISBN) |
978-3-031-33390-3 |
| Modalidade de aquisição e/ou preço |
compra |
| 100 ## - Entrada principal |
|---|
| Dados gerais de processamento |
20231023d2023 k||y0pory50 ba |
| 101 0# - Língua do documento |
|---|
| Língua do texto, banda sonora, etc. |
eng |
| 102 ## - País da publicação |
|---|
| País de publicação |
Switzerland, Swiss Confederation |
| 200 1# - Título |
|---|
| Título próprio |
Applied statistical learning |
| Indicação geral da natureza do documento |
Documento eletrónico |
| Informação de outro título |
with case studies in Stata |
| Primeira menção de responsabilidade |
by Matthias Schonlau |
| 210 ## - Local de edição |
|---|
| Lugar da edição, distribuição, etc. |
Cham |
| Nome do editor, distribuidor, etc. |
Springer International Publishing |
| Data da publicação, distribuição, etc. |
2023 |
| 215 ## - Descrição física (Vol.pg.fl.tm.fsc) |
|---|
| Descrição física |
XV, 332 p. |
| Outras indicações físicas |
il. |
| 225 2# - Coleção |
|---|
| Título próprio da colecção |
Statistics and computing |
| 303 ## - Notas Informação descritiva |
|---|
| Texto da nota |
This textbook provides an accessible overview of statistical learning methods and techniques, and includes case studies using the statistical software Stata. After introductory material on statistical learning concepts and practical aspects, each further chapter is devoted to a statistical learning algorithm or a group of related techniques. In particular, the book presents logistic regression, regularized linear models such as the Lasso, nearest neighbors, the Naive Bayes classifier, classification trees, random forests, boosting, support vector machines, feature engineering, neural networks, and stacking. It also explains how to construct n-gram variables from text data. Examples, conceptual exercises and exercises using software are featured throughout, together with case studies in Stata, mostly from the social sciences; true to the book's goal to facilitate the use of modern methods of data science in the field. Although mainly intended for upper undergraduate and graduate students in the social sciences, given its applied nature, the book will equally appeal to readers from other disciplines, including the health sciences, statistics, engineering and computer science. |
| 606 ## - Nome comum como assunto |
|---|
| Elemento de entrada |
Machine learning |
| 606 ## - Nome comum como assunto |
|---|
| Elemento de entrada |
Social sciences |
| Subdivisão de assunto |
Statistical methods |
| 606 ## - Nome comum como assunto |
|---|
| Elemento de entrada |
Statistics |
| 606 ## - Nome comum como assunto |
|---|
| Elemento de entrada |
Statistics |
| Subdivisão de assunto |
Computer programs |
| 606 ## - Nome comum como assunto |
|---|
| Elemento de entrada |
Quantitative research |
| 680 ## - Classificação Biblioteca Congresso |
|---|
| Notação |
Q325.5-.7 |
| 700 ## - Autor (resp. principal) |
|---|
| Koha Internal Code |
70447 |
| Palavra de ordem |
Schonlau |
| Outra parte do nome |
Matthias |
| 801 #0 - Fonte de origem |
|---|
| País |
Portugal |
| Regras de catalogação |
RPC |
| 856 4# - URL Endereço WEB |
|---|
| URL |
https://doi.org/10.1007/978-3-031-33390-3 |
| 942 ## - Elementos de entrada adicionados (Koha) |
|---|
| Fonte da classificação ou esquema de estante |
Library of Congress Classification |
| Tipo de item no Koha |
E-Books |
| Suprimido |
0 |
