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An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python (Springer Texts in Statistics)
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Detalhes do produto
| Publisher | Springer |
| Publication date | July 1, 2023 |
| Edition | 2023rd |
| Language | English |
| Print length | 622 pages |
| ISBN-10 | 3031387465 |
| ISBN-13 | 978-3031387463 |
| Item Weight | 3.6 pounds (1.63 kg) |
| Dimensions | 7.17 x 1.65 x 10.08 inches (18.2 x 4.2 x 25.6 cm) |
| Part of series | Springer Texts in Statistics |
Quem Deverá Comprar?
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Beginner Students
Ideal for students new to statistical learning and looking for clear explanations and practical applications using Python.
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Data Scientists
Useful for data scientists seeking to enhance their statistical analysis skills with hands-on Python projects and exercises.
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Educators
Great resource for instructors who want a comprehensive textbook for teaching statistical learning methodologies in Python.
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Advanced Statisticians
May not meet the needs of advanced statisticians looking for in-depth theoretical insights beyond practical applications.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python (Springer Texts in Statistics)
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
Como comprar An Introduction to Statistical Learning: with online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar An Introduction to Statistical Learning: with online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
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An Introduction to Statistical Learning: with está disponível para compras online em Portugal?
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Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Probability & Statistics Editorial Review
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python (Springer Texts in Statistics) offers a robust framework for understanding machine learning fundamentals. Published by Springer in July 2023, this edition introduces essential updates such as new chapters on Neural Networks, making it relevant for current practices. As noted in reviews, the book effectively explains concepts with clear examples and visualizations, providing a self-contained resource ideal for graduate courses or personal enrichment. However, users have raised concerns about the binding of the paperback edition, indicating that pages may come loose with heavy use. Overall, it serves as an excellent reference for those looking to strengthen their grasp on statistics within machine learning contexts.
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- New chapters reflect current trends in machine learning.
- Clear explanations and well-structured examples.
- Visualizations are easy to read and understand.
- Self-contained resource with comprehensive coverage.
- Highly recommended for graduate-level courses.
Contras
- Binding of the paperback edition can be problematic.
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