2.1 What Is Statistical Learning? .

2.1 What Is Statistical Learning? . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.1 Why Estimate f? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.2 How Do We Estimate f? . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.1.3 The Trade-Off Between Prediction Accuracy
and Model Interpretability . . . . . . . . . . . . . . 24
2.1.4 Supervised Versus Unsupervised Learning . . . . . . 26
2.1.5 Regression Versus Classification Problems . . . . . . 28
2.2 Assessing Model Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.1 Measuring the Quality of Fit . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.2 The Bias-Variance Trade-Off . . . . . . . . . . . . . 33
2.2.3 The Classification Setting . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.3 Lab: Introduction to R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.1 Basic Commands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.2 Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.3.3 Indexing Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.3.4 Loading Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3.5 Additional Graphical and Numerical Summaries . . 49

Kết quả (Việt) 1:

2,1 thống kê học là gì? . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.1.1 tại sao ước tính f? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.1.2 làm thế nào để chúng tôi có thể ước tính f? . . . . . . . . . . . . . . . 212.1.3 sự đánh đổi giữa độ chính xác của dự báovà mẫu Interpretability.............. 242.1.4 giám sát so với không có giám sát học...... 262.1.5 regression so với vấn đề phân loại...... 282.2 đánh giá mô hình chính xác................... 292.2.1 đo chất lượng phù hợp với............. 292.2.2 cái giá thiên vị phương sai............. 332.2.3 các phân loại thiết lập............... 372.3 phòng thí nghiệm: Giới thiệu về R..................... 422.3.1 cơ bản lệnh........ 422.3.2 Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452.3.3 đánh chỉ mục dữ liệu..................... 472.3.4 tải dữ liệu...................... 482.3.5 các đồ họa và số bản tóm lược. . 49

Kết quả (Việt) 2:

2.1 Học thống kê là gì? . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.1 Tại sao Ước tính f? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.2 thế nào Chúng tôi Ước e? . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.1.3 Thương mại-Off giữa độ chính xác dự báo
và mô hình diễn giải. . . . . . . . . . . . . . 24
2.1.4 Giám sát Versus có giám sát học tập. . . . . . 26
2.1.5 Regression Versus vấn đề phân loại. . . . . . 28
2.2 Đánh giá mô hình chính xác. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.1 Đo lường Chất lượng Fit. . . . . . . . . . . . . 29
2.2.2 Các Bias-Variance Thương mại-Off. . . . . . . . . . . . . 33
2.2.3 Phân loại Setting. . . . . . . . . . . . . . . 37
2.3 Lab: Giới thiệu về R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.1 Các lệnh cơ bản. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.2 Graphics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.3.3 Đánh chỉ mục dữ liệu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.3.4 Đang tải dữ liệu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3.5 bổ sung theo hình họa và số học Tóm tắt. . 49