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This book presents key modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, and clustering.
Log-Linear Models And Logistic Regression
de Ronald Christensen
Applied Probability
de Kenneth Lange
Statistical Modeling And Computation
de Dirk P. Kroese e Joshua C. C. Chan
The Final Table
de Gareth James
Purposeful Practice For Poker
de Gareth James e Patricia Cardner
Norwich City On This Day
An Introduction To Statistical Learning
de Gareth James, Robert Tibshirani, Trevor Hastie, (...)
The Elements Of Statistical Learning
de Trevor Hastie, Jerome Friedman e Robert Tibshirani
de Gareth James, Daniela Witten, Jonathan Taylor, (...)
Storytelling With Data
de Cole Nussbaumer Knaflic
How To Lie With Statistics
de Darrell Huff
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