统计学习要素数据挖掘、推理与预测

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

统计学习的经典教材《统计学基础：数据挖掘、推理与预测》，真的是前端甚至全栈想了解算法建模时的宝藏资源。十四章内容，按部就班讲得清楚，从线性回归、分类、SVM，到神经网络、聚类、PCA，真的是应有尽有。我当初第一次接触lasso和boosting，就是看它理解的，配套例子也挺生活化，不枯燥。像模型评估那几章讲的交叉验证、模型平均，和做 A/B 测试时的思路还挺像，能直接套过来用。如果你经常要和数据打交道，比如搞可视化、做前端图表展示，这本书会让你更懂背后的逻辑，也方便和数据团队对接。哦对了，作者是 Hastie 和 Tibshirani 两位大神，还有 Friedman，斯坦福老牌统计大牛，靠谱

欢迎使用2021年春季的ECO 395M课程，这门课程是UT-Austin经济学硕士项目中针对数据挖掘与统计学习的课程。所有课程材料均可在GitHub页面获取。详细信息包括作业要求、阅读材料和行政安排。办公时间安排如下：詹姆斯：美国中部时间，每周一和周三上午8:30至9:30；Rui：美国中部时间，每周二下午7:00。课程涵盖数据管理、R编程语言、可复制分析、Git版本控制、数据可视化和工作流程。

数据挖掘与统计学的结合挺有意思的。这里的关键是将一些看起来复杂的技术—比如统计学、人工智能、数据库等—给封装起来，让不用掌握那些复杂的数学模型，也能轻松完成数据挖掘的任务。其实，数据挖掘不仅仅是统计，它还涵盖了更多的算法和技术。如果你对这方面有兴趣，肯定能从中找到不少有趣的应用场景。比如你可以运用数据挖掘算法来做一些预测，找出潜在的规律。嗯，确实，多数据挖掘算法都源自统计学，像 KDD 就是其中一个典型的例子。如果你想更深入了解数据挖掘，相关的文章也能你从不同角度看问题。

要素层是用于存储空间数据的对象类，是要素类的一种扩展。在要素类中，所有要素共享相同的字段结构，但要素层不同之处在于具有几何字段，如Shape字段，用于存储要素的几何信息，使用户能够在地图上查看要素的形状和位置。

数据挖掘与统计学的交汇带来了数据挖掘算法的全面介绍。数据挖掘利用了统计学、人工智能及数据库等多种技术，将复杂技术封装成简单工具，使使用者能专注于问题本身。数据挖掘不仅限于统计分析，其算法源于广泛的统计学理论与扩展。

数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。

数据挖掘的套路配上统计学的严谨思维，嗯，挺香的组合。数据挖掘与统计学的结合，有点像前端遇上 TypeScript ——原本就能跑，加点结构更稳。这里的内容更偏应用型，海量数据这块讲得比较细，尤其是数据库适配问题，说得蛮实在。像你如果是刚接触这块，建议先看看统计学入门那篇，搭个底子会舒服不少。数据挖掘算法部分也有讲，配合着看效率高。哦对了，SAS 教程那篇也不错，拿来练手刚刚好。空间数据挖掘那个新视角的文章，思路蛮有意思，和常规讲法不太一样。还有个讲 MATLAB 的，也值得一看，代码风格清晰，用来跑模型还挺稳。如果你本身做开发，但想理解统计在业务、用户行为建模上的实际用法，这一系列文章都可以当