- 在线时间
- 12 小时
- 最后登录
- 2016-7-18
- 注册时间
- 2016-3-21
- 听众数
- 16
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 157 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 61
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 31
- 主题
- 17
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 6
升级   58.95% TA的每日心情 | 擦汗 2016-7-9 17:04 |
|---|
签到天数: 6 天 [LV.2]偶尔看看I
- 自我介绍
- 345
 |
本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
/ @& S4 U. }# L3 k3 r9 K5 d, n4 F o- I- t) M
9 o" p* b& U7 R" U' B& Q数据挖掘与R语言 2 `0 j( O9 A- H4 z. o0 _
0 d1 b d% F6 A% L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。
( ~+ ^1 x1 U9 g9 T' p$ h( a$ z: U# u( 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。 p* B! R& H6 i, S2 Y2 O, Q; w
! f1 F& G! u9 d5 m2 k" U2 m' Z1 s
. m* x8 J: }+ \2 t3 E1 q7 H
% L4 `; I. V/ e" a/ l
, H0 C, Y: l3 w! G1 J4 Z/ M0 i3 {+ z机器学习:实用案例解析
1 A0 n, ~! ?) }1 l; o0 [ E$ _
7 J, Q1 j3 Q6 `" R, D+ F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。
% ] j8 U* B$ C: J1 o* j4 X
7 u* t3 i* T) a2 _7 ?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。
" Q8 O1 f6 B0 V' ]
* {3 G4 L# T$ J) O
- ?8 a( I' a: B; v" r/ e
+ n, }8 t% W; ~
+ V F* B2 `5 }9 ?! e
- b! R& ?. I' w' uR语言经典实例
" g5 P8 l) s! h3 {( G+ v) |' J( e7 M! L* o& K
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。
% G3 n9 k6 R% n) O' `8 r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。 * N* v6 r, k) ?
, s. g7 e; v9 a* _# c/ ~1 h. p& h% A) K, w# ~7 F
! L& w" u0 E3 ]* U+ O& P
' F! S* L6 p4 W/ A7 M/ @ O) F
8 a% t, l7 q: g! |) |R语言编程艺术 # x$ V# F H L5 ?& C
+ w v% f& |# L( c2 {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。
0 k' x( g7 D' z7 z: G6 D% u! \
3 q/ I6 v! Z* d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。 * p+ t& e. i' L/ C! Y
( e% p* v; Z+ _/ F+ H. c! P
5 y! ~+ ?. ~3 F4 B3 }
3 w3 k$ c3 {' y. y; }* _5 a1 D
9 ~9 x. M7 a+ {4 y2 }
. N$ w8 t- ^$ Z
金融数据分析导论:基于R语言
3 {+ ?0 O% J6 W+ b
2 w2 @* K5 \- s( J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。
% B A0 k2 k8 u* L4 D& @" q5 r1 Q0 X( c8 d, j$ U3 K
3 p0 T" H, f4 @4 b* q5 x& q* k% a) S' ~' m8 S/ \" F: p
3 Y9 c0 E: w) s; h6 D' t: h, |* _& {3 R7 `
时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) & `$ f9 U/ o" Z8 C+ M( k7 H5 ~" m7 V
9 D6 D `. }) c# c
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。 - W' @9 e* p' A8 B9 K- P
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。9 }- b# U# e% B
+ d! k! u! o. H4 p
另附相关电子书:
) s& p, p) ^2 B7 U
! u2 ^; g3 v- T& v' f3 {
[R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf
(22.95 MB, 下载次数: 57)
3 q, M) w" v, ~) J2 l2 z
% |* V3 N( H0 v& _. H4 h9 r9 [
R语言编程艺术.pdf
(22.43 MB, 下载次数: 49)
. P I# z9 k7 ^9 c+ S8 H
5 y3 l0 |+ L; P: k9 f0 f
机器学习:实用案例解析.pdf
(10.32 MB, 下载次数: 48)
$ ^/ b% e: s- T. b: W
. Z1 q4 E, h+ `2 a
数据挖掘与R语言.pdf
(23.43 MB, 下载次数: 28)
: X4 q; u, {# V% p& |" v7 M- p% V* f" Z F$ r6 p
# g7 X0 r7 B. x; [: \6 `1 O
|
zan
|