элементы статистического обучения тревор хасти pdf
Хасти, Тибришани, Фридман: Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование
The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Infefence, and Prediction
Аннотация к книге «Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование»
Авторы книги являются выдающимися авторитетами в математической статистике и машинном обучении: Тревор Хасти — обладатель звания ISI Highly Cited Author in Mathematics по версии ISI Web of Knowledge, Роберт Тибширани — изобретатель метода LASSO и обладатель Золотой медали Статистического общества Канады, Джером Фридман — широко известный специалист по машинному обучению и автор многочисленных.
Авторы книги являются выдающимися авторитетами в математической статистике и машинном обучении: Тревор Хасти — обладатель звания ISI Highly Cited Author in Mathematics по версии ISI Web of Knowledge, Роберт Тибширани — изобретатель метода LASSO и обладатель Золотой медали Статистического общества Канады, Джером Фридман — широко известный специалист по машинному обучению и автор многочисленных монографий.
Книга представляет огромный интерес для специалистов.
Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии.
В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения. Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не на математику. Приводится много примеров с широким использованием цветной графики. Книга представляет собой ценный источник информации для статистиков и всех, кто интересуется интеллектуальным анализом данных в науке или промышленности.
Охват книги широк: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. В ней описаны нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг, который впервые всесторонне рассмотрен в книге, а не в отдельных публикациях.
В данном глубоко переработанном издании представлены многие темы, не охваченные в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, алгоритмы регрессии наименьших углов и алгоритмы построения траекторий для методов LASSO, неотрицательной факторизации матриц и спектральной кластеризации. В книге также есть глава о методах анализа «широких» данных (когда p больше, чем n), включая множественное тестирование и долю ложных отклонений гипотезы.
Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.
Об авторах
Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман — профессора статистики в Стэнфордском университете. Они являются выдающимися исследователями в этой области. В частности, Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу с таким названием. Хасти в составе коллектива разработчиков разработал значительную часть программного обеспечения и среды для статистического моделирования на языках R и S-PLUS, а также изобрел метод главных кривых и поверхностей. Тибширани изобрел метод LASSO и является соавтором очень успешной книги An Introduction to the Bootstrap. Фридман является соавтором многих методов интеллектуального анализа данных, в том числе CART, MARS, поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга.
2-е издание.
Элементы статистического обучения тревор хасти pdf
КНИГИ ПО МАТЕМАТИКЕ
Взято с англоязычного ресурса Goodreads. Воспользуйтесь поисковиком чтобы определить точное русское название. Некоторые книги могут быть не переведены.
https://www.goodreads.com/shelf/show/math
Гедель Эшер Бах: вечная золотая коса
Дуглас Р. Хофштадтер
Загадка Ферма: эпические поиски решения величайшей математической задачи в мире
Саймон Сингх
Флатландия: Многогранный романс
Эдвин Эбботт
Как не ошибиться: сила математического мышления
Джордан Элленберг
Как ее решить: новый аспект математического метода
Георгий Полиа
Ноль: Биография опасной идеи
Чарльз Сейф
Человек, который любил только числа: история Пола Эрдеша и поиски математической истины
Пол Хоффман
Извинения математика
Г. Х. Харди
Что такое математика?: Элементарный подход к идеям и методам
Ричард Курант
Книга кодов: наука секретности от Древнего Египта до квантовой криптографии
Саймон Сингх
Путешествие сквозь гений: великие теоремы математики
Уильям Данэм
Хаос: создание новой науки
Джеймс Глейк
Музыка простых чисел: в поисках разгадки величайшей загадки математики
Маркус дю Сотуа
The Joy of x: экскурсия по математике от единицы до бесконечности
Стивен Х. Строгац
Доказательство Гёделя
Эрнест Нагель
Основная одержимость: Бернхард Риман и величайшая нерешенная проблема математики
Джон Дершир
Принстонский компаньон математики
Тимоти Гауэрс, редактор
Человек, познавший бесконечность: жизнь гения Рамануджана
Роберт Канигель
Золотое сечение: история самого удивительного числа в мире Фи
Марио Ливио
Элементы Евклида
Евклид
Глядя на Евклида: удивительное путешествие по удивительному миру математики
Алекс Беллос
Безграмотность: математическая неграмотность и ее последствия
Джон Аллен Паулос
Конкретная математика: основа компьютерных наук
Рональд Л. Грэм
Logicomix: эпический поиск истины
Апостолос Доксиадис
Как лгать со статистикой
Даррелл Хафф
Воображаемая сказка: история квадратного корня минус единицы
Пол Дж. Нахин
Принципы математического анализа
Вальтер Рудин
е: История одного числа
Эли Маор
Прогулка пьяницы: как случайность правит нашей жизнью
Леонард Млодинов
Книга по математике: от Пифагора к измерению вехи истории математики
Клиффорд Пиковер
Как это доказать: структурированный подход
Дэниел Дж Веллеман
История π
Петр Бекманн
Прекрасный ум
Сильвия Насар
Ум для чисел: как преуспеть в математике и естественных науках, даже если вы провалили алгебру
Барбара Окли
Наша математическая вселенная: мои поиски высшей природы реальности
Макс Тегмарк
Математика для нематематика
Моррис Клайн
Математика: очень краткое введение
Тимоти Гауэрс
Доказательства из КНИГИ
Мартин Айгнер
Исчисление
Михаил Спивак
Линейная алгебра сделано правильно
Шелдон Акслер
Плач математика: как школа обманывает нас из нашего самого увлекательного и творческого вида искусства
Пол Локхарт
Математики
Эрик Темпл Белл
Бесконечные силы: как исчисление раскрывает секреты Вселенной
Стивен Х. Строгац
Любовь и математика: сердце скрытой реальности
Эдвард Френкель
Топология
Джеймс Р. Мункрес
Бог создал целые числа: математические открытия, изменившие историю
Стивен Хокинг, редактор
История математики
Карл Б. Бойер
Фрактальная геометрия природы
Бенуа Б. Мандельброт
Расчет стал проще
Сильванус Филлипс Томпсон
Математика: от рождения чисел
Ян Гуллберг
Письма молодому математику
Ян Стюарт
Симпсоны и их математические секреты
Саймон Сингх
Доказательства и опровержения: логика математических открытий
Имре Лакатош
Дядя Петрос и гипотеза Гольдбаха: роман о математической одержимости
Апостолос Доксиадис
Введение в математическую философию
Бертран Рассел
Дорога к реальности: полное руководство по законам Вселенной
Роджер Пенроуз
Колоссальная книга математики
Мартин Гарднер
Уравнение, которое невозможно решить: как гений математики открыл язык симметрии
Марио Ливио
Принципы: математические основы естественной философии
Исаак Ньютон
Наивная теория множеств
Пол Р. Халмос
Все и даже больше: компактная история бесконечности
Дэвид Фостер Уоллес
Секреты ментальной математики: Руководство математика по вычислению молний и удивительным математическим трюкам
Артур Т Бенджамин
В погоне за неизвестным: уравнения, изменившие мир
Ян Стюарт
Экскурсия по исчислению
Дэвид Берлински
Окно Евклида: история геометрии от параллельных линий до гиперпространства
Леонард Млодинов
Концепции современной математики
Ян Стюарт
Черный лебедь: влияние невероятного
Нассим Николас Талеб
Математика: ее методы содержания и смысл
Александров А.Д.
Числовой дьявол: математическое приключение
Ганс Магнус Энценсбергер
Оружие разрушения математики: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии
Кэти О’Нил
Экономка и профессор
Ёко Огава
Что делать и что делать в четвертом измерении
Мэтт Паркер
Визуальный комплексный анализ
Тристан Нидхэм
Дискретная математика и ее приложения
Кеннет Х. Розен
Неполнота: доказательство и парадокс великих открытий Курта Гёделя
Ребекка Гольдштейн
Алан Тьюринг: Загадка
Эндрю Ходжес
Число: язык науки
Тобиас Данциг
Измерение
Пол Локхарт
Неизвестное количество: реальная и мнимая история алгебры
Джон Дершир
Обнаженная статистика: избавляем от ужаса данные
Чарльз Уилан
Книга абстрактной алгебры
Чарльз С. Пинтер
Как испечь пи: съедобное исследование математики математики
Евгения Ченг
Играет ли Бог в кости?: Новая математика хаоса
Ян Стюарт
Теория вероятности
ET Jaynes
Кабинет математических курьезов профессора Стюарта
Ян Стюарт
Математика: потеря уверенности
Моррис Клайн
Последняя теорема Ферма: разгадывая секрет древней математической проблемы
Амир Д Акзель
Humble Pi: Комедия математических ошибок
Мэтт Паркер
Рождение теоремы: математическое приключение
Седрик Виллани
Perfect Rigor: гений и математический прорыв века
Маша Гессен
Флаттерленд: как Флатлэнд, только больше
Ян Стюарт
Как мыслить математиком
Кевин Хьюстон
Язык математики: сделать невидимое видимым
Кейт Дж. Девлин
Ничто из того, что есть: естественная история нуля
Роберт М. Каплан
Freakonomics: экономист-мошенник исследует скрытую сторону всего
Стивен Д. Левитт
Одураченная случайность: скрытая роль случайности в жизни и на рынках
Нассим Николас Талеб
Линейная алгебра и ее приложения
Гилберт Стрэнг
Исчисление на многообразиях: современный подход к классическим теоремам продвинутого исчисления
Михаил Спивак
Абстрактная алгебра
Дэвид С. Даммит
Синхронизация: зарождающаяся наука о спонтанном порядке
Стивен Х. Строгац
Один, два, три бесконечности: факты и предположения науки
Георгий Гамов
Гипотеза Пуанкаре: в поисках формы Вселенной
Донал О’Ши
Математическая вселенная: путешествие по алфавиту через великие доказательства. Проблемы и личности.
Уильям Данэм
Метамагические темы: поиск сущности разума и образца
Дуглас Р. Хофштадтер
Принципы математики
Бертран Рассел
DIV Grad Curl и все такое: неформальный текст по векторному исчислению
Гарри М. Шей
Откуда возникла математика: как воплощенный разум воплощает математику в жизнь
Джордж Лакофф
Нелинейная динамика и хаос: с приложениями к физике, биологии, химии и технике
Стивен Х. Строгац
Реальный и комплексный анализ
Вальтер Рудин
Мои лучшие математические и логические головоломки
Мартин Гарднер
Числа природы: нереальная реальность математики
Ян Стюарт
Алгоритмы жизни: компьютерная наука о человеческих решениях
Брайан Кристиан
Гроздья математики: как жизнь отражает числа, а числа отражают жизнь
Алекс Беллос
Драгоценный камень Эйлера: формула многогранника и рождение топологии
Дэвид С. Ричсон
Математические идеи, которые вам действительно нужно знать
Тони Крилли
Проблемы тысячелетия
Кейт Дж. Девлин
Основы арифметики: логико-математическое исследование понятия числа
Готтлоб Фреге
Математический опыт
Филип Дж. Дэвис
Теория, которая не умерла: как правило Байеса раскрыло код загадки, выследило российские подводные лодки и вышло победителем из двух столетий споров
Шэрон Берч МакГрейн
Введение в линейную алгебру
Гилберт Стрэнг
Симметрия: путешествие в закономерности природы
Маркус дю Сотуа
Объем исчисления: исчисление с одной переменной с введением в линейную алгебру
Том М Апостол
Доказательство: темное искусство математического обмана
Чарльз Сейф
Анафема
Нил Стивенсон
Исчисление [С CDROM]
Джеймс Стюарт
О формально неразрешимых предложениях Principia Mathematica и родственных систем
Курт Гёдель
Концептуальная математика: первое введение в категории
F Уильям Лоувер
Математик читает газету
Джон Аллен Паулос
Алгебраическая топология
Аллен Хэтчер
Линейная алгебра и ее приложения [с CDROM]
Дэвид Си Лэй
Скрытые фигуры
Марго Ли Шеттерли
Гипотеза Римана: величайшая нерешенная проблема математики
Карл Саббаг
Введение в топологию
Берт Мендельсон
Эйлер
Уильям Данэм
Я странная петля
Дуглас Р. Хофштадтер
Новый вид науки
Стивен Вольфрам
Математика и ее история
Джон Стиллвелл
Информация: История Теория Потопа
Джеймс Глейк
Элементарные дифференциальные уравнения и краевые задачи
Уильям Э. Бойс
Введение в математическое мышление
Кейт Дж. Девлин
Сказочная формула доктора Эйлера: излечивает многие математические недуги
Пол Дж. Нахин
Понимание анализа
Стивен Эбботт
Математические методы в физических науках
Мэри Л Боас
Новый разум императора: о компьютерах и законах физики
Роджер Пенроуз
Введение в алгоритмы
Томас Х. Кормен
Бесконечная книга: краткое руководство к безграничному, вневременному и бесконечному
Джон Д. Барроу
Математическая теория коммуникации
Клод Шеннон
Курс чистой математики
Г. Х. Харди
Произведения Архимеда
Архимед
Введение в теорию графов
Ричард Дж. Трюдо
Трудности с математикой: как красота сбивает с толку физику
Сабина Хоссенфельдер
Первый курс абстрактной алгебры
Джон Б. Фрали
Алгебра
Майкл Артин
Бесконечно малое: как опасная математическая теория сформировала современный мир
Амир Александр
Обыкновенные дифференциальные уравнения.
Моррис Тененбаум
Исчисление: интуитивный и физический подход
Моррис Клайн
Тринадцать Книг Элементов Книги
Евклид
Современная абстрактная алгебра
Джозеф Галлиан
Гамма: исследование константы Эйлера
Джулиан Хэвил
Чувство чисел: как разум создает математику
Станислас Дехаене
Решение математических задач: личная перспектива
Теренс Тао
Элегантная вселенная: суперструны, скрытые измерения и поиски окончательной теории
Брайан Грин
Дилемма заключенного: теория игр Джона фон Неймана и загадка бомбы
Уильям Паундстон
Мир математики: четырехтомный набор
Джеймс Рой Ньюман
Введение в теорию чисел
Г. Х. Харди
Человек, который считает: сборник математических приключений Приключения
Мальба Тахан
Введение в статистическое обучение: с приложениями в R
Гарет Джеймс
Криптономикон
Нил Стивенсон
Неправильное поведение рынков
Бенуа Б. Мандельброт
Что если? Серьезные научные ответы на абсурдные гипотетические вопросы
Рэндалл Манро
Мыслить числами: о смысле жизни, любви и математике
Даниэль Таммет
Достаточно четырех цветов: как была решена проблема с картой
Робин Дж. Уилсон
Элементарная линейная алгебра с приложениями
Говард Антон
Реальный анализ
HL Royden
Искусство статистики: как учиться на данных
Дэвид Шпигельхальтер
За гранью бесконечности: экспедиция к внешним границам математики
Евгения Ченг
Геометрия и воображение
Дэвид Гильберт
Математическое проклятие
Йон Шешка
Тайна Алеф: математика, каббала и поиск бесконечности
Амир Д Акзель
Краткая история времени
Стивен Хокинг
Сюрреалистические числа
Дональд Эрвин Кнут
Внешние пределы разума: чего нам не могут сказать математика и логика
Носон С. Янофски
Мультяшный гид по статистике
Ларри Гоник
Относительность: специальная и общая теория
Альберт Эйнштейн
Аннотированный Тьюринг: экскурсия по исторической статье Алана Тьюринга о вычислимости и машине Тьюринга
Чарльз Петцольд
Отсюда в бесконечность
Ян Стюарт
Книга доказательств
Ричард Хэммак
Введение в теорию информации: символы, сигналы и шум
Джон Робинсон Пирс
Объем исчисления: многомерное исчисление и линейная алгебра с приложениями
Том М Апостол
Исчисление: ранние трансцендентальные теории
Джеймс Стюарт
Математика жизни
Ян Стюарт
Человек чисел: арифметическая революция Фибоначчи
Кейт Дж. Девлин
Высшая инженерная математика
Эрвин Крейсциг
Введение в теорию вычислений
Майкл Сипсер
Укрощение бесконечного: история математики от первых чисел до теории хаоса
Ян Стюарт
Элементы статистического обучения: вывод интеллектуального анализа данных и прогнозирование
Тревор Хасти
Том Введение в теорию вероятностей и ее приложения
Уильям Феллер
Приключения математика
Станислав М Улам
Теория игр и экономического поведения
Джон фон Нейман
Мой мозг открыт: математические путешествия Пола Эрдёша
Брюс Шехтер
Книга чисел
Джон Х. Конвей
Математическая мысль от древних до наших дней Том
Моррис Клайн
Магия математики: решение X и выяснение почему
Артур Т Бенджамин
Бесконечность и разум: наука и философия бесконечного
Руди Ракер
Линейная алгебра
Кеннет М. Хоффман
Гексафлексагоны и другие математические отклонения
Мартин Гарднер
Я хочу быть математиком: автоматография
Пол Р. Халмос
Математика с плохими рисунками
Бен Орлин
Любопытный случай с собакой в ночное время
Марк Хэддон
Изобилие Катерин
Джон Грин
Вводный функциональный анализ с приложениями
Эрвин Крейсциг
Принцип невероятности: почему совпадения, чудеса и редкие события происходят каждый день
Дэвид Дж. Хэнд
Математические методы классической механики
Владимир I Арнольд
«Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!»: Приключения любопытного персонажа
Ричард П. Фейнман
Основы статистического обучения, Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Д., 2020
Основы статистического обучения, Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Д., 2020.
Мы бьли удовлетворены популярностью первого издания книги Основы статистического обучения. Это обстоятельство, а также быстрые темпы развития исследований в области статистического обучения побудили нас обновить эту книгу и выпустить второе издание. Мы добавили четыре новые главы и переработали некоторые из существующих глав. Поскольку многие читатели знакомы с первым изданием, мы постарались изменить его как можно меньше.
Библиографические заметки.
Существует обширная литература по ядерным методам, которую мы не будем перечислять. Лучше мы укажем на несколько хороших ссьшок, которые сами по себе имеют обширную библиографию. Loader ( 1999) дает превосходный обзор моделей локальной регрессии и правдоподобия, а также описывает современное программное обеспечение для аппроксимации этих моделей. Fan and Gijbels (1996) рассматривают эти модели с более теоретической точки зрения. Hastie anf Tibshirani ( 1990) обсуждают локальную регрессию в контексте аддитивного моделирования. Silveпnan ( 1986) дает хороший обзор методов оценки плотности, как и Scott (1992).
Оглавление.
Предисловие ко второму изданию.
Предисловие к первому изданию.
Глава 1.Введение.
Глава 2.Обзор методов обучения с учителем.
Глава 3.Линейные методы регрессии.
Глава 4.Линейные методы классификации.
Глава 5.Разложение по базису и регуляризация.
Глава 6.Ядерные методы сглаживания.
Глава 7.Оценивание и выбор моделей.
Глава 8.Вывод моделей и усреднение.
Глава 9.Аддитивные модели, деревья и связанные с ними методы.
Глава 10.Бустинг и аддитивные деревья.
Глава 11.Нейронные сети.
Глава 12.Метод опорных векторов и гибкие дискриминанты.
Глава 13.Методы прототипов и ближайших соседей.
Глава 14.Обучение без учителя.
Глава 15.Случайные леса.
Глава 16.Ансамблевые методы обучения.
Глава 17.Неориентированные графовые модели.
Глава 18.Задачи высокой размерности: р >> N.
Библиография.
Предметный указатель.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России. Купить эту книгу
Основы статистического обучения, Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Д., 2020
Основы статистического обучения, Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Д., 2020.
Мы бьли удовлетворены популярностью первого издания книги Основы статистического обучения. Это обстоятельство, а также быстрые темпы развития исследований в области статистического обучения побудили нас обновить эту книгу и выпустить второе издание. Мы добавили четыре новые главы и переработали некоторые из существующих глав. Поскольку многие читатели знакомы с первым изданием, мы постарались изменить его как можно меньше.
Библиографические заметки.
Существует обширная литература по ядерным методам, которую мы не будем перечислять. Лучше мы укажем на несколько хороших ссьшок, которые сами по себе имеют обширную библиографию. Loader ( 1999) дает превосходный обзор моделей локальной регрессии и правдоподобия, а также описывает современное программное обеспечение для аппроксимации этих моделей. Fan and Gijbels (1996) рассматривают эти модели с более теоретической точки зрения. Hastie anf Tibshirani ( 1990) обсуждают локальную регрессию в контексте аддитивного моделирования. Silveпnan ( 1986) дает хороший обзор методов оценки плотности, как и Scott (1992).
Оглавление.
Предисловие ко второму изданию.
Предисловие к первому изданию.
Глава 1.Введение.
Глава 2.Обзор методов обучения с учителем.
Глава 3.Линейные методы регрессии.
Глава 4.Линейные методы классификации.
Глава 5.Разложение по базису и регуляризация.
Глава 6.Ядерные методы сглаживания.
Глава 7.Оценивание и выбор моделей.
Глава 8.Вывод моделей и усреднение.
Глава 9.Аддитивные модели, деревья и связанные с ними методы.
Глава 10.Бустинг и аддитивные деревья.
Глава 11.Нейронные сети.
Глава 12.Метод опорных векторов и гибкие дискриминанты.
Глава 13.Методы прототипов и ближайших соседей.
Глава 14.Обучение без учителя.
Глава 15.Случайные леса.
Глава 16.Ансамблевые методы обучения.
Глава 17.Неориентированные графовые модели.
Глава 18.Задачи высокой размерности: р >> N.
Библиография.
Предметный указатель.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России. Купить эту книгу
Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
Автор: Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р.
Дата выхода: апрель 2016 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Объем, стр.: 456
ISBN: 978-5-97060-495-3
Купить электронную книгу
Аннотация
Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R – чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.
Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры.
Гарет Джеймс занимает должность профессора статистики в университете Южной Калифорнии. Он является автором многочисленных методологических работ в области статистического обучения, посвященных анализу многомерных данных. Концепция настоящей книги во многом отражает содержание его курса по этой теме для студентов, обучающихся по специальности «магистр делового администрирования».
Даниэла Уиттон является специалистом в области биостатистики и занимает должность ассистента в университете Вашингтона. Ее исследовательская работа в основном посвящена применению методов машинного обучения для анализа многомерных данных. Благодаря ее вкладу, методы машинного обучения стали более широко применяться в геномных исследованиях.
Тревор Хасти и Роберт Тибширани являются профессорами статистики в Стэнфордском Университете, соавторами популярной книги «Элементы статистического обучения» и создателями обобщенных аддитивных моделей. Проф. Хасти внес также большой вклад в разработку статистического программного обеспечения на языках R и S-PLUS и создал методы «главных кривых» и «главных поверхностей». Проф. Тибширани предложил метод лассо и является одним из авторов популярной книги «Введение в бутстреп».