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  • TA的每日心情
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    [LV.2]偶尔看看I

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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 8 d% P! j' q* E/ n# T7 w5 O

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    数据挖掘与R语言
    9 j/ k$ ~2 y+ k9 M5 V6 G! B' t* T. T& m5 k# r( x; x
    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。
    # U/ ]5 ~9 n; q% K3 [6 h2 z5 {
    + |, {  u' f3 z, f2 ^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。 - _# z, w8 ]7 U! E
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    ' j' J/ N+ G+ V3 K机器学习:实用案例解析 . z1 g( }& ]! Q" u
    ; m+ c/ l' N4 _: T4 y
    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。 3 x* X( ]1 [1 v6 a

    2 I2 f0 l" m+ O9 i) f: B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。 : c2 X, g: s+ }# y9 I3 {

    ) e" R& [' R( A: p  L% v7 Y! P9 }, p# T* m7 {# `2 i: D6 I* @

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    8 z8 Z# w4 y1 aR语言经典实例
    + u3 J+ ]/ y& x5 i/ Q* Y9 k
    - _5 a2 I' u/ ^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。 ) ]. L1 J  {8 l$ ~* n  d6 |
    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。 4 L8 ~. {4 F3 A! m! |- w5 g' f
    : t) ^1 a% X1 _1 G% `& |) A8 g; [

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      u0 g7 ~; f- Z
    R语言编程艺术
    5 U' v' @7 F" @
    , K# e! M( {; u1 A2 X1 ?4 B) L% X& 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。 1 Q8 z+ T4 B+ ?3 o5 C8 y

    5 ]: a4 F) h0 Y+ A& z$ |" g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。 - ^. {! Q; f8 m% W; u! ]

    # x( ?) r) p- `; K# u  U0 H
    3 q9 V! s" V! u) K. E' s' i. h4 e; d5 R
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    , k$ X5 P; I! [9 O- `" x金融数据分析导论:基于R语言
    * G( t/ C4 S0 }$ _" Q* s" \
    $ s# I4 g% z  e# m9 q- D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。 & {( U5 u5 x; I0 b
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    时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    ! W: n* y; {4 ^4 |5 R; x' B2 c) Q+ I  z' }
    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( h/ t( M( z6 J& l1 B0 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。( q! d* E7 w# C3 @6 _; J

    " A; i/ Q8 Q- @: g. T& f0 i另附相关电子书:
    , F$ U& _  ^0 U% f3 D+ q2 B( p- ~* I3 m% s/ P6 V  r
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) " C7 ?* H& l% U1 |# w5 R, Y

    - H5 K' f* l3 K2 J- {# u R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    ! b% ?7 Q& t* g6 {, |
    3 w* p' }. ^7 T 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    5 B* w* K; y: o& e" V5 ]# L9 c' O% A7 I# ~3 M0 B- c& ~, `1 Y, ^+ b
    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28) ; v- i# P  e: {: t' K- S
    2 X5 K5 g  \7 I0 a. Z, w% T- _
    / {; N4 H; c$ |" @0 M9 B. @
    zan
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