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
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本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑 ; p8 J; c! r; N/ ?. h- X A4 ?4 a2 z) F- Y4 h$ D2 B 8 ?9 V$ ^& k* B/ Y T5 Q; N- I 数据挖掘与R语言 ( J9 B4 z/ v) G9 O3 A6 z 6 ?* T& l% c/ n! v9 U4 Q 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。 ; L5 x% u. B p( u# B , S3 s u* C% A1 _& u' B8 a 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。 + s, F, K9 \ U Y1 l 3 x% ]6 E6 V$ D, b& { & \3 f; _2 W) V + U P3 E' O( e) P
8 p7 q. g# J2 o2 @( l- R 8 l2 \ j8 o( }. d K' M7 \( f 机器学习：实用案例解析 # s g" f E' e2 s 2 k; d8 \- K+ C l$ @4 m 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 Q5 ]2 V' ^ 6 e% m" L0 d" n- Z+ j 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。 7 n: p# \8 O/ m6 q" Z 5 }. t$ x! _8 X; c ) ~" o6 c1 m' y3 | d 4 K$ i% ?1 U' H* H m$ s/ i
! G: y: S d9 S3 [8 J f2 Q& C 2 Z+ w: s- y; F. L, z' W9 a8 L R语言经典实例 4 g; ^9 L1 y* M/ K# O8 I+ f Y " Y! q a9 `+ I0 N: v/ } 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。 ( d% A0 A6 q5 | 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。 % P9 g! v' V" m" }; Q [1 w0 e4 e / z5 M5 U+ y7 V# b & e. X: m( d& R8 E d# h2 W . Q F9 b# i5 }2 @3 g5 b
/ \9 B0 e1 w& f" K" ` / K# n# x2 \7 X) y' R R语言编程艺术 / M+ s8 n; R6 ^5 c2 ~* h, f 5 E# w' @. ?: U1 o4 u$ W 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。 T- @ p( d2 ~' y/ z: q! a$ J: O7 d 6 C5 {* u# u( f6 `; c% y 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 \1 ` J [1 L' T' F, b; P* x' S/ V ' F8 z2 f9 t" m \' }0 ] + ]' C% [9 W ^8 t" N5 C % }/ d! S8 D2 _ L: D
5 U# P" L7 a* M- ^8 J 7 Q$ V0 n, ?/ p7 V7 m 金融数据分析导论：基于R语言 2 `: ^; j6 y& a; P% g! y F) Q . I8 R" B" M8 S+ y7 K# }7 z 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。 4 e1 C$ v9 J ]" \+ j, O5 o 1 T- W- v$ p! g/ W9 u/ ^ ) H. @% p9 a( H4 s) A 4 l! E; a' J+ Q$ R* p
6 n8 S2 {: C" ?. ?4 m3 J 2 I3 i: ^9 C( X0 x; o6 v1 Q 时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) ! _8 d$ Q$ V4 X- K 0 w- j% G9 U* Y 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。 6 m3 H5 P( J. n L 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。 6 Q- n5 Z. A r* |& z , P$ t' p" k3 g' p! P& i$ [6 N 另附相关电子书：4 i6 r5 T6 O5 b4 ^7 ~7 d1 \" H; H # P6 o4 y$ Y" M1 S
[R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf
(22.95 MB, 下载次数: 57)
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R语言编程艺术.pdf
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0 k& T, F3 W: e/ b4 m ; k# K$ }2 Z& N2 Q$ e2 H
机器学习：实用案例解析.pdf
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, C: u7 V9 a0 Y+ a! |8 y+ A( W 3 t4 |( C5 `6 w2 _
数据挖掘与R语言.pdf
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发表于 2016-5-25 16:22
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