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1.

図書
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1. Statistical learning with sparsity : the lasso and generalizations
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin Wainwright
出版情報: Boca Raton : CRC Press, Taylor & Francis Group, c2015  xv, 351 p. ; 25 cm
シリーズ名: Monographs on statistics and applied probability ; 143
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2.

図書
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2. Generalized additive models
T. J. Hastie and R. J. Tibshirani
出版情報: London ; Tokyo : Chapman and Hall, 1990  xv, 335 p. ; 23 cm
シリーズ名: Monographs on statistics and applied probability ; 43
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3.

図書
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3. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. 2nd ed (: [hard])
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
出版情報: New York : Springer, c2009  xxii, 745 p. ; 25 cm
シリーズ名: Springer series in statistics
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Introduction
Overview of supervised learning
Linear methods for regression
Linear methods for classification
Basis expansions and regularization
Kernel smoothing methods
Model assessment and selection
Model inference and averaging
Additive models, trees, and related methods
Boosting and additive trees
Neural networks
Support vector machines and flexible discriminants
Prototype methods and nearest-neighbors
Unsupervised learning
Introduction
Overview of supervised learning
Linear methods for regression
4.

図書
図書
4. An introduction to the bootstrap
Bradley Efron and Robert J. Tibshirani
出版情報: New York : Chapman & Hall, c1993  xvi, 436 p. ; 23 cm
シリーズ名: Monographs on statistics and applied probability ; 57
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Introduction
The Accuracy of a Sample Mean
Random Samples and Probabilities
The Empirical Distribution Function and the Plug-In Principle
Standard Errors and Estimated Standard Errors
The Bootstrap Estimate of Standard Error
Bootstrap Standard Errors: Some Examples
More Complicated Data Structures
Regression Models
Estimates of Bias
The Jackknife
Confidence Intervals Based on Bootstrap "Tables"
Confidence Intervals Based on Bootstrap Percentiles
Better Bootstrap Confidence Intervals
Permutation Tests
Hypothesis Testing with the Bootstrap
Cross-Validation and Other Estimates of Prediction Error
Adaptive Estimation and Calibration
Assessing the Error in Bootstrap Estimates
A Geometrical Representation for the Bootstrap and Jackknife
An Overview of Nonparametric and Parametric Inference
Further Topics in Bootstrap Confidence Intervals
Efficient Bootstrap Computations
Approximate Likelihoods
Bootstrap Bioequivalence
Discussion and Further Topics
Appendix: Software for Bootstrap Computations
References
Introduction
The Accuracy of a Sample Mean
Random Samples and Probabilities
5.

図書
図書
5. Rによる統計的学習入門
G. James [ほか著] ; 落海浩, 首藤信通訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2018.7  x, 403p ; 21cm
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1 : 導入
2 : 統計的学習
3 : 線形回帰
4 : 分類
5 : リサンプリング法
6 : 線形モデル選択と正則化
7 : 線形を超えて
8 : 木に基づく方法
9 : サポートベクターマシン
10 : 教師なし学習
1 : 導入
2 : 統計的学習
3 : 線形回帰
6.

図書
図書
6. 統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman著 ; 井尻善久 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.6  xxv, 853p ; 22cm
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教師あり学習の概要
回帰のための線形手法
分類のための線形手法
基底展開と正則化
カーネル平滑化法
モデルの評価と選択
モデル推論と平均化
加法的モデル、木、および関連手法
ブースティングと加法的木
ニューラルネットワーク
サポートベクトルマシンと適応型判別
プロトタイプ法と量近傍探索
教師なし学習
ランダムフォレスト
アンサンブル学習
無向グラフィカルモデル
高次元の問題:p>
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教師あり学習の概要
回帰のための線形手法
分類のための線形手法
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