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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑 * S- b" s. P5 H& N
    ! C  ^8 d7 E9 _
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    ' }6 s1 z/ G9 D数据挖掘与R语言
    4 M2 y: Z1 N" F5 J% L3 x# c* i
    8 a& v8 z6 b- m$ M3 D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。
    / p4 y& O- j! ]; c
    , h3 Y6 y3 X" G) q+ n0 _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。   }2 H; u* q. Z1 ~8 P

    ( Z, L" O, N9 h% o' h3 }
    0 ^8 L0 ~# j, @" Y' m2 M  l6 H+ S# g- x
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    " r- Z, W: Y& `: ~4 y' c' ]. F9 U# T5 z3 Y5 Z8 O1 z4 M' N
    机器学习:实用案例解析
    - e/ _8 g8 T# k3 G  e% S  S3 a+ c9 C
    0 A% }* v3 U  b: }6 P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。
    ) x' k7 y, I) y( N$ A" e, |6 Q- r, h2 d9 C( n% g
    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。 & _9 q# m7 W$ A, f& {4 O6 \8 y

    6 }3 U5 y: H6 M9 z4 h4 ?% Q7 D- t7 q: x/ y1 r5 p+ }
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    4 P& |. ~' ?, Z" _" K8 v0 B8 C
    R语言经典实例 ! c& E0 H/ _; C: r7 J

    0 t" I  }5 }4 F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。
      e, s6 h' V5 Y( x6 W, s% M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。
    : a( M) D* k# q0 g) C4 T. K7 r
    ) v6 K3 m) U" E. e  `* T/ }$ b
    2 [3 k, d* e2 I, G2 _. I. I4 V
    " G3 O4 t2 k9 R# h! y7 \% A/ h 图片4.jpg 3 o1 v: ]; K/ C9 [2 Y( u0 G

    6 [% t" j6 I; MR语言编程艺术
    $ ~: `+ _9 k. n5 k) i9 D0 ]$ P2 j( ^* w, b: [6 E; ~
    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。 & b4 }. ?" f6 b$ a

    6 M- a" _; b6 n; ?. S! 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。 " v  f; C5 e4 s" W. x: Y
    6 A/ ~0 P5 o- W7 o
    % p& z- I7 U$ }) \  }

    8 E" {1 s4 W3 A 图片5.jpg + q) g# r2 m6 S9 K0 r/ k2 p& k+ M- J

    4 i4 q7 }2 i5 a3 N1 n- T金融数据分析导论:基于R语言 8 W6 T1 e, A& Y; \5 a3 B3 ~

    : d/ t0 Z( V) j8 W0 `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。 ( Y* G8 n" S, u( E+ P; @1 ]3 g! ^

    4 ]1 I% s: L, o. P. e; B% j. j- [& g4 D9 b9 i3 e

    - u, y! j/ J6 F9 x& L4 x 图片6.jpg 2 R/ ~: Q8 R% i1 i3 V9 r$ b

    9 [' p# G" U4 x7 d- R1 J时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    + }; K( A# c0 c- B2 h% b9 `% D$ k5 x! k
    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 @) T2 U# `# a' R( D1 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。
    2 I, J4 g' R0 f& [' ^5 g( [2 p6 q% ]6 t! E4 u$ y; x
    另附相关电子书:8 O* A% N  B, \) A& s* ]3 k5 X  o
    8 i7 N0 m; C0 d; x/ P7 l; A1 ^6 j
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
    ; s1 a+ s- C% x4 R& y( t( ^/ J2 p
    9 @( ?3 k( L5 ? R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) % x; h# r+ t2 R+ L( I4 w$ a( ~* P
    2 ^% |7 \! m2 l7 c: d
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) ( L- t. A; N2 q' n# U: R: G

    + ?2 n2 h: o% Q0 d/ S  ` 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    - \& o! o7 f8 C6 w1 E+ P
    ; Z* q4 ?- ]$ y6 N7 X; \8 X$ s/ P9 [
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