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  • TA的每日心情
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    [LV.2]偶尔看看I

    自我介绍
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    1#
    发表于 2016-5-25 16:22 |只看该作者 |倒序浏览
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    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
    3 I+ w: {% V" E2 r; F. \# a9 X( L, G& M' q
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    : [: i9 ~5 n* s9 E数据挖掘与R语言 - c3 o! p& F3 l" C; q# Q' x
    4 V! f" m& q) o7 X, N; {
    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。 * K, H" V9 M+ k0 I4 p0 k5 C
    6 v* b- T$ C9 b! j" C& S
    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。 & t- w% A; v3 ^1 n
    4 @# A0 n! i1 s

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    # ^9 I  |9 y- J) `4 u9 f. h' W机器学习:实用案例解析
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    1 X" u3 v5 |! [& R- Y6 k+ K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。
    / d. ?! _9 R( u3 l6 K8 N2 C
    ' A& ^# o2 ^, v) g* l7 u; L3 P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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    1 H0 d# l* h/ m0 M. B
    # L& F# G# C6 s& \7 b" R! B& SR语言经典实例
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    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。 6 Y  Y8 @8 ?+ p$ C) ?6 T% A
    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。
    & B8 F# O' m0 e* P3 G
    6 o2 ^  f- K$ ]4 d8 S( @7 [- ?5 m/ Q: P5 ]. |0 T8 }# T7 Z+ J
    0 a4 p  P4 h9 A3 E2 D6 c, z
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    3 t! l( Y# i0 Y7 Z! O$ VR语言编程艺术   W: X- H" W$ E% n; ~9 R9 B

    # T3 Y) l% g3 PR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。 4 G4 _4 q" w# X) v" Q' |- ]

    + S+ g; M/ {+ 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。 : x) j) c8 r( m% m0 c

    7 I6 d4 G2 H) Q: D1 {+ A( [1 }# }3 B+ R) G, `
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    金融数据分析导论:基于R语言
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    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% @4 U- Q/ O; J2 F' U7 d# }9 p% B, L0 E  l+ R  Y
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    - b0 w! N5 L( k+ w1 ?( G9 r( L6 J
    时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) 6 G# d8 ?9 j# |+ i8 ^* c4 |1 W
    / b, L2 v3 j7 m7 [3 i" a
    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。
    8 D+ c: S. S! y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。' D, z7 @! b0 Y* S! g: ]
    % o4 w0 _7 t( ~7 D" S+ K- \5 Y
    另附相关电子书:! [. l- p+ R. O: Y$ G8 z4 O: }

    & u3 T6 m' M. j, D9 k- R [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) $ u6 l' A& V) I; l/ c' o

    : T) }* o6 l6 n& L R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) 6 z% R5 s; U% Y- p; [& F

    9 Q9 @$ c$ A' K 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    9 R% z" C6 Q' [/ {1 {, ~+ J, o' ^" ]
    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    + W/ E/ p. N( Z. k0 x4 s" J* {; |- r2 ^3 \: o+ [$ r
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    zan
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