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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 ) o3 b1 ]6 M0 T) J5 h

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    数据挖掘与R语言
    # K" ^$ z: V. }" A, V0 b9 b) y4 _6 V( Z: E+ l
    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。 , D6 i: K. q& h

    5 D0 W- s4 V& k9 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。
    & k) `; n) x0 j/ C# H" `9 T9 f6 l: G: I, b& Y

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    机器学习:实用案例解析
    $ c/ a- p# `; D+ B4 r' B
    5 E( ^# P* k+ ?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。
    , Y" i  M# `2 H3 Z. u) |5 |7 Y2 ^/ N- o( s1 o( W  g! S5 }
    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。 % N& C, n% t6 m9 N

    3 X8 A7 `% ?# ?3 F- E4 ~3 `: `# `, [0 p) G; t$ V- Z
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    R语言经典实例
    - Z7 w/ Z: O& z7 A! s3 S. k: V  ], o
    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。
    3 m% D* Z4 F8 K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。 / k! _0 i3 m/ @  ]/ q4 H9 X

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    3 u* N( a, J0 w# L( AR语言编程艺术
    ; Q, Q1 K. r$ a! V% _. Z! P8 H( M9 x# Z$ b  U. t# \
    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。
    1 |  e8 E% Y2 j! x& M- y: w) q6 g0 U2 v
    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。 1 l/ B! }6 W- {7 R! a

    & F$ Y8 p* R3 U
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    金融数据分析导论:基于R语言
    9 M: P. ^, d8 i( l) R/ R9 S
    1 W* p( P9 }+ q1 l7 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。 & T) t9 A+ O+ I6 n

    9 B: g0 G/ M, F
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    9 L  a5 a1 m, P2 s9 D0 g- C) X1 M时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) 8 a% F  ~  F' h1 v  V

    8 C: T' b% P5 z) ], r* N+ u6 u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。 5 d- @* B; N* V2 x; T& n
    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。( w, P1 k* g* t
    - X% A. \8 @# e' p  v
    另附相关电子书:6 W& P( C$ n: g  G* C; q
    $ O: m9 \( h7 S
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
    . M1 Z) p2 z; L" [2 H% m, ]' N6 G+ @6 Z% T. f! l5 Q* M
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    3 c8 [0 p5 W$ V' o8 T
    # |% b3 R) t6 M1 y7 K5 Z 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
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    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    * E7 h$ r% E# f: {; M" Q  Y4 w' G% |! D7 s
    5 @4 O$ m5 W3 K% W
    zan
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