- 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
2 Y3 H- Y9 O% g( ~. ]+ X
# T( V* K8 [6 ~/ a/ I3 \$ z9 j
$ @# G' \' C* h m数据挖掘与R语言 . q1 q' G) y9 V" I
4 R' ] H* A, e6 S5 G
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。 , n; ?0 ]& B, ^) o+ V4 @, e
: e+ g& ~$ q: F+ v: G% u
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。 ; {+ r6 Y9 V. d4 W3 _& s; q
) I& o- ]) K7 p# g
8 @9 f! ~# L$ [, X9 y: w
! ^, m6 |, S/ K% j% ?
& |8 w/ z$ f6 y9 o6 Z$ o" ]& _' y0 q* P# L
机器学习:实用案例解析 c" P& b1 D; [. ~8 H, Y
; d% u! V6 z3 L- r. s0 ~, i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。 9 z; o- L0 }9 }
- ?+ _: z h D" g1 x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。 + L$ e7 g3 ~8 J2 a
8 y5 b+ p* U2 E
$ [% j% V& k: P) o& a, ^5 e. W
, V4 g2 {8 t+ ~6 x# J6 z# Q
g# G7 Y* r5 }/ C4 e+ M2 ~
1 }6 e, {$ f* }- Q Q4 X
R语言经典实例
: w6 c# T$ F) F5 J2 Y# u" S7 r4 e" e; W
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。 0 V7 @3 V4 f% ^3 D: f( h2 H" b
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。 ) | [6 B. K! B4 l8 X, _& r0 W+ T- Z
- ?3 B) ? ~2 C8 F B9 y6 l, x- @8 I q$ K% z3 d5 Q- V9 u
4 R$ w9 l( s( I/ p3 @, @6 y
8 j" _8 k2 j$ a4 w6 h, B- D
+ g8 y: o2 ]( `: n, PR语言编程艺术
+ ^9 e. l4 m: }8 R7 a; `% U, b' K% f8 [8 Z( u! c- w0 g1 y
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。
" B- h9 _: x# I, k- l: a6 @1 k% L* n' O
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。
8 n# b( }+ i/ K/ |, r2 k& R$ j a
& c8 x% k3 u" d1 i& G
( I4 N8 J/ I% u9 m
9 }/ C+ k1 @- N+ u% p
$ b q6 @: Z2 s9 u5 {; L/ x' W# D金融数据分析导论:基于R语言
+ g6 @( T# b% X* r; J7 B1 | `" y! C$ H& ?& X% _
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。
: j+ x% h; V, S0 m6 E5 t& `
8 S8 k+ E P+ E+ ~# ~
/ h8 V4 [# O7 M% O% Z. ?6 b7 q& |; `0 U8 i+ J
& O+ E4 u2 m, t# o' z
% J% j$ x, [8 I9 q/ B时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
$ c" N' P, C' F* S5 U) N- O
5 k% C' R" B- l: C- ~* T h' } i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。
2 v4 W; L$ N m0 k i$ w# d& v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。& u/ l% z3 t1 P% Y3 _
% D+ ?- ?) s8 n
另附相关电子书:1 u9 X# C( V2 |# g- Y" w
2 L# }8 v3 S" Q# a/ s6 D
[R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf
(22.95 MB, 下载次数: 57)
; \6 h) b' W C
% y* K/ @6 N, ]1 y/ ?% Y, n8 q& i
R语言编程艺术.pdf
(22.43 MB, 下载次数: 49)
4 e5 E) a2 i5 ]: P4 m' {
& `/ q$ B7 u% }3 C
机器学习:实用案例解析.pdf
(10.32 MB, 下载次数: 48)
4 y& H& X! P2 K3 {; g! n9 {! @
# W0 L' Z+ c+ g
数据挖掘与R语言.pdf
(23.43 MB, 下载次数: 28)
' f2 t6 q: Y6 o# _! j5 }: n5 [* s
7 O: {! |' z8 O, G# N
' G0 k4 G6 e) H$ n, c9 T& K6 ?* }8 Z& w |
zan
|