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  • TA的每日心情
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    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 - C& `! D; _; g" K+ d( Z: \- m9 p
    5 ^7 Y3 ~0 o; m0 X- K; K  |
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    - _( }5 M. C* C1 Y数据挖掘与R语言
    ( O5 C: T: D+ W: h+ z2 w3 y. b5 d3 g7 j" `; 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。
    0 T; d3 H3 n7 {) i9 n4 |% R/ g6 \! N6 U) B, P
    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。
    # b1 ]6 ^$ i* e
    # j- {' O# X- c+ q
    6 C- x: X5 d( R5 X3 E8 _8 D: Y
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    % q! n# X/ t  w1 D' i+ R! i$ i  S$ g
    + _# _+ V3 l% p; M2 e机器学习:实用案例解析
    . Y- G9 h; [5 o2 D
    4 s- k, i- D7 ^" g8 D: F+ O1 {! \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。
    ; p5 v! C  c4 T. d. u! [. U$ S8 g, V1 h
    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。 / K" H/ ?9 X, b2 b

    . k6 d3 Z. n; i( t0 M# n/ z6 I( J) d

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    4 w$ S0 P% V2 p, a+ u( z, _
    8 ?/ a7 q) A- y8 l  i" VR语言经典实例
    - _3 s  V* o% l) P* {, x6 T: ~& t. x
    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。 ; \3 y; I' C+ ]/ c! a/ A( ~/ E
    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。 1 U* B6 L8 c/ J4 g

    7 T8 s( P- C2 x9 a) E# J1 m; f( l" N5 H  U: W

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    3 y8 S, c& L9 r
    0 }, R+ X& X! i5 U' H" ^R语言编程艺术
    5 a! y. {% W8 }4 O4 F/ R+ U$ B! x, Z; D. g+ z5 K) K
    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。
    ) j$ h( j$ P- {: T8 l+ T5 G! ]  B) B' q+ I% C8 t4 Z
    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。 ; O- Y4 E5 \+ |4 f: n  n

    3 D( q9 U9 t* R' O" Q+ a
    ( D# l5 L% ^6 n$ x2 ~; S1 n6 p
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    7 J- }3 |' I$ o金融数据分析导论:基于R语言
    % w! ?" g  m1 K$ Y- Z/ i
    8 F! \' ?: f% x2 W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。 1 R9 a4 |& _' Z8 f; q

    , B' R: n5 S/ J; C& K, q1 h, r0 A
    6 J2 _4 N8 p+ q6 p& [+ F; `
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    9 y8 Y7 S- T! S2 m8 r, O7 q- G( l) M2 r
    时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) & r% V% e( \5 H& q# x- c

    ; L7 w: c& I8 K# v4 |( ?! R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。 0 H. l) B$ ?' |. X. N
    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。
    7 F0 j  \4 n; P# h' G, s$ h. F' T
    - x$ d- n8 Y/ S; \" t" Z另附相关电子书:! T/ f# Y. B3 ^  h
    0 y8 _1 [8 y/ ~# g" M
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
      P/ \; z5 u0 T9 `. ]' u
    ! ^% V4 x0 ~' l9 h R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) & T6 N  q+ z7 \6 g7 f8 l1 G0 K# i4 v

    7 j7 U" f7 ]* }) ? 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) 4 t6 W% E4 d0 l2 X! M

    ! j. y) l! K8 P) W+ N 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    ! b5 p- U3 t. k1 N& F
    0 ?0 R+ D% \$ E( e( Z2 F* Z5 ]8 x  F) G
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