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    [LV.2]偶尔看看I

    自我介绍
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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
    5 n+ z# N6 H5 j3 Z
    0 t( u; I: k# j) |
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    / x! E. _( B% C0 m& f2 t数据挖掘与R语言 * Q5 ]8 l2 v" G7 J8 F7 W& ]  A: L

    # n9 _8 I) Z5 X% {+ k7 w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。
    6 p: M: V, a  D8 s- l- m" c5 p6 l
    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。 ; M7 v! }4 h  l. G( R8 b

    6 x/ j$ K  y' b( x3 M$ o
    3 p; N! d3 b' n1 i+ T2 [
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    & v- g& u8 ]9 W2 |- F" A. d! g4 k机器学习:实用案例解析
    ' o: p+ Y; _% [( _- Z# s3 D  t) i/ \8 R
    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。 $ Q( X$ P+ z5 u0 U" h
    * s5 e0 n1 ~* V+ l) H1 I: s  R1 ~
    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。
    . X( z/ a* s* {. l' B' p1 D3 z. g. e
    9 V7 i' k& [& k' a* b

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    R语言经典实例 1 y1 d, e! F  J! {9 i8 U( ~4 ]

    # n% \) i0 v. F! E8 w+ X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。 4 ~. W/ S. [5 t: m' K$ R
    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。 * I6 t; p+ z6 {3 y2 L7 ?" x/ z
    : ]& |( Y5 I1 w3 Y% I) X5 z2 a

    4 }! r! S$ g$ ~2 z: r" o% ^/ L
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    . s$ p2 [& _) T3 xR语言编程艺术   a+ F0 y, K/ e

    / i2 Y8 s& ~  I# J; n' i1 `' bR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( H+ d: V+ q* {$ e3 A+ R9 ?  W0 ~9 A. ?! n9 I8 R
    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 ?6 Y6 L/ `' g) Y3 I! K: |
    : e% x) h8 f# H  s# ~5 R6 Q% j) @! `( X! e$ L$ i4 b

    6 c6 F& ^9 b3 a5 F( J. I9 n. [( R 图片5.jpg * n/ Y& z+ }7 D) [% N
    3 T3 V4 z* Y$ S% N4 ~* }3 y
    金融数据分析导论:基于R语言 . f4 Y% t; r3 C, p8 ?# \3 Z- n
    6 X1 b8 ]+ M6 t7 ?7 W
    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。 " g! f0 s/ t! j) U1 E8 i

    # U8 q) ~% g* e3 B1 o3 m
    # L: I0 n. P9 c5 g' ]- x% V5 h! a, r2 q; G
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    + Z7 k& ~5 s* G2 I8 E时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    " g5 T" r% N& n) W8 B5 U; e. Z/ i" e4 h
    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。
    3 f$ F( ]( D5 G8 d. k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。
    & M0 v; F2 l, ~9 f8 P7 a! u! h7 K; j' I1 s4 Z- d! I
    另附相关电子书:$ V0 W7 X. C- _$ E% J; l3 M1 n' Y

    6 V: o4 f8 k9 `' I" i+ s2 R [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
    # ^& u  f. [) y3 G) P6 N5 a; x* K7 K& R9 l9 c; V. l# ~
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    * {" _! t$ P, W; p' x
    ' |; _6 c$ o- e) ?1 y8 ]3 d3 V1 S: P 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) 9 e7 a+ e" q4 y& t, y3 g

    8 g, u) J1 F2 n 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    ; y. l+ \" R) c# h% e; l( w" k% [  Z  j7 j, A- v2 i; o
    * c# v9 P, X. ?4 [, P/ G
    zan
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