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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
    # k6 x( v- Y3 V3 r" {' b, H/ o6 e' R1 f; s+ X3 w( e
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    0 y% l  k1 X1 D: I数据挖掘与R语言
    5 v8 w, W3 A0 ~$ h3 K) B
    - y& P5 X# U% p  s% 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。
    , i# u1 J# J9 L4 ~$ C) P+ c; E& A! U4 H2 `) e9 b5 m& i
    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。 " Q0 m2 z% x8 \2 G  x9 T% g) |
    . m% N. X/ X# ~

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    & P% c& Z; l: P' i2 D7 ^& G4 Q- }机器学习:实用案例解析 0 q2 E9 b2 X/ I  b5 a4 r% q1 E
    . I+ B/ V$ g. K: C% 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。
    ' G5 H9 W3 l2 z& Y. R5 D1 A) y! w$ V  [# ^$ s. |; 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。 ! C7 q! P! {# H8 D4 H0 l* H

    7 m; Z3 y& a+ R4 H) U. D" j6 N; D  E$ J, T( ]$ v4 [
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    ; E0 o+ b: G. Y7 I1 [R语言经典实例 % [! a# b6 j" o9 q  k
    & u! K7 s( x' `9 b# 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。 8 Z1 A! _# O" q. Z' B: Q( \
    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。
    3 G$ v  G8 H: w0 _, t: |) b, T7 f7 d  z6 E

    7 a9 Y' z. j1 P7 S: s* k) ~( q; ]
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    4 b/ G  f: a; v& X2 R
    2 p  J0 b, g. h  F- i( |R语言编程艺术
    ; G! _2 a: S5 d1 x4 ~) O- N* a9 Q" \4 c& 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。 " l% G6 S7 e) ]) \

    " Q6 d4 W" N+ h; D* s2 a' 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。
    6 K6 r8 o( B4 S
    + I( i5 K' q/ [
    # G4 Y: w& h0 [1 m* R" _( H
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    & E5 T4 c9 |3 d2 F
    - o: {- O0 N0 {3 {* h& Q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。 0 z+ m. B1 u" g+ M
    ! z& s+ {' @; E8 W! F3 K  k
    - B  h% ^. q' A3 g2 j! Z0 x

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      o+ b7 x7 C5 ^" y4 G( R# B$ o时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) & ~$ d- G7 e' P  D
    " U# v/ H) f, W4 _! P
    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。
    ' U/ ]5 J$ N0 \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 J& I9 M. f3 D) }- h4 c0 T" i' C$ p4 F7 ]+ h, o4 `) h9 S/ P$ p
    另附相关电子书:
    & X7 G. v* Q% n' r( F2 Z% k$ q3 ]' O5 C' S  x4 `
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) 6 n; v/ h& K- ~

    $ B1 \+ j( B* b- H! w, H: } R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    % ^$ d, q" U3 Y/ z5 V1 a. F/ G6 @: O6 [4 h7 I
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) + V: f7 t- B9 c% `

    8 o. u% \! {% l" O& g! z6 D 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28) * [6 O) A) P, b% L

    % M+ j) _3 B: o- {+ E+ K- s% u9 y
    1 j4 R' H$ s) ^& Z3 o' e2 n
    zan
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