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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
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑 0 T% J8 u5 t5 V) J, w

    ; V9 V: \4 Z$ P
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    ! J; |3 j: ?5 {! P/ F数据挖掘与R语言
    4 A4 U! `" B0 F
    % t% B# g6 c: I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。 ; f' p" ?6 t4 M, a8 J% w

    1 e" F# Y/ Y; E7 f3 @& N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。 1 L1 Q* h7 \$ @
    ( C# L, w' v  I9 Z' q, N9 ]2 m7 U
    / D! t& C+ g( p# L. j
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    图片2.jpg ) R# y" N7 }* G1 Z* ~) U

    ! K( p; o) I5 r3 [2 m机器学习:实用案例解析
      M) `, k# H4 g3 r1 }1 y6 J1 C
    / I) o5 c5 ]5 l3 ?) U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。 4 s0 d; }4 u$ h6 B# }5 M: z1 l

    & A1 w# P5 E& Z# P7 i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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    * g& p& ^! l; o 图片3.jpg
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    2 i) [8 p$ A! E  B; @# w/ lR语言经典实例 * O$ X5 Q- {1 Y- H* M1 d7 Q

    6 ?! i6 I' O4 n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。 1 _- i& K; X+ F) k0 F
    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。 5 l- w& u& Z* |( Z7 J+ F

    . T' B/ ]& D8 i0 R5 x& c9 E3 }# t" A  H* I$ {1 a
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    5 Q1 N0 T1 }+ S2 u5 U" V  f% jR语言编程艺术
    4 I. o* G" L4 V5 D3 M; I. A( z# Z) g! h# {* r) U" c
    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。 5 x$ |) W3 ^7 s4 B. A) u' x
    % d6 b  e, }' g% T3 o& i6 V2 c
    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。 : k: W; e, O3 j" \) c

    9 j( ]* @  y9 U
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    . r3 h& U: H* L* X( N
    金融数据分析导论:基于R语言 7 e9 ], G6 b  f  Q) J- U" T
    , L) H' |2 G4 L8 b4 @$ j0 M* k& u
    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。 % d8 Y( h" J" j5 s

    - y) d2 [7 d2 h
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    7 _, [% c/ e8 M6 F2 X2 ?7 i 图片6.jpg / C8 V+ h0 \* U! |. |
    ( Y) ]! t( U- ?$ @; S
    时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    % T  p9 U4 Z6 q) ^5 O( `  h7 s
    2 U1 J3 }  B: V3 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。
    7 p1 R) B" ~8 `, Q, [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。
    2 @0 M" j/ L! G9 J& X) x0 j& a! b' u: q; k( |* f
    另附相关电子书:" t" ?* O% D! \* P+ M$ F- j
    3 g5 J8 m* R& L9 E9 l  k; D& `
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
    ! P( ~+ F2 q  |# j' @3 g. j
    + P+ |% `8 J- } R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    $ f7 Z  L" Q& ?; F
    / |1 t5 U% h" H 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    - L. H4 @$ o5 e4 D. H2 @' D1 r# ?4 x/ n$ Q/ r1 C
    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28) " M! o3 s( H& Q3 _7 F- o- f( u
      e, f$ |( N+ W$ O* w+ e# {- @

    # F- z; S# n# M0 R7 S  ], x
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