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    [LV.2]偶尔看看I

    自我介绍
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    发表于 2016-5-25 16:22 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑 # v4 t, `; M4 Q! y2 _# a
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    $ n8 r  B# ~  e5 K数据挖掘与R语言 9 F- r2 Y$ E% ^; N5 J
    ' A5 D% X. W% e( t! H
    本书首先简要介绍了R软件的基础知识(安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等)。然后通过四个数据挖掘的实际案例 (藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类)介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术,从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容,脉络清晰,并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习,也可以根据自己的需要进行学习,找到自己实际问题的解决方案。
    8 ^/ O/ h& b( c9 F& b: d0 @
    - M7 r& z" f& t. ?# g- r本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者,还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材,也可以作为数据挖掘的工具书。
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    " o9 w2 R" p7 t机器学习:实用案例解析 ' q* J& Q( `! a
    6 D/ b5 x# N: d& \. p8 T
    机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术,不仅详细阐述了许多经典的学习方法,还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。
    ) Q* @2 ^! ~* S9 r* c" C$ @3 d7 v4 c% |+ J
    全书案例既有分类问题,也有回归问题;既包 含监督学习,也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件 箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系 统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确,突 出理论联系实际,富有启发性,易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究,因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。
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    R语言经典实例 0 N5 U2 N* F, Z4 W; e2 q& v7 ]7 Z

    6 Y# A2 j% [" z+ Z; `: r$ t) F* b本书涵盖200多个R语言实用方法,可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具,但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容,它们可以让你 马上应用R高效地工作。
    & X" c1 _1 G& V3 H2 l) M每一个R语言方法都专注于一个特定的问题,随后的讨论则对问题的解决方案给出解释,并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户,《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂;对于R的资深用户,本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书,你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 著。 - L, m- T! z0 \) s
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    , v; E& f& p- i" gR语言编程艺术
    ; W! I5 G9 D+ Y8 s' k0 W0 a7 Y0 Q% m$ T0 y, L6 H
    R语言是世界上最流行的用于数据处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播,医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效,精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之, 在大数据时代,统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持,在这方面R语言尤其出色。
    ) C  ~0 B8 U$ J5 n2 @7 H
    , @5 ^; G1 ]" e1 ]) T  D# e本书将带领你踏上R语言软件开发之旅,从最 基本的数据类型和数据结构开始,到闭包、递归和匿名函数等高级主题,由浅入深,讲解细腻,读者完全不需要统计学的知识,甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧,都是作者多年编程经验的总结,对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例,这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目,都 是与数据分析相关的,生动展示了R语言在统计学中的高效应用。 # F: t9 H" x- e) [& K+ |* _

    ) i8 l) b5 B5 ]) A& w$ A
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    , U- L- m, z$ y2 D4 B金融数据分析导论:基于R语言 1 N5 J3 U( P. a  ~9 B& p( Q

    , N: I, O7 M7 S4 O' |本书由统计学领域著名专家Ruey S. Tsay(蔡瑞胸)所著,从基本的金融数据出发,讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法,之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。
    ' D* H$ o$ E# C" ]% A0 z4 D, P4 _$ e6 E* A! V4 s# |

    & Y/ V6 h7 H9 T1 \
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    / H% t$ K, [; P( D6 j. E. |) U# O( V; v/ |时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    ) y' i4 X/ n0 |( o% [% v
    / @! u: F: u% L( U. u6 w本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,主要内容包括:趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法,都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
    1 Q2 l  E4 y# I- p' |8 y! A本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书,同时也可供相关技术人员使用。1 V) U$ C/ m% E0 S
    2 v; x% L  w9 T, r4 }
    另附相关电子书:/ G+ M& f+ S% j2 [* @
    ! t( G3 f. z# x( p- b# R: e% a
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) ; N% A$ B+ Y$ z& Q4 m& e, \
    & F& y4 M/ H! U: b( c+ S6 y
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    8 R; [  R+ W, P* t7 z# i$ Y" j1 v4 T% \( P- e% N
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) & p- p* A" A; b; [- T( [

    ! W* i7 S* X! |8 w# }' @ 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    5 \# q8 X/ q* s2 ?5 U# G; h
    : z/ F& t5 O: e$ m$ ~7 d; Q7 }, i' m
    zan
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