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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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    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 6 J' S3 @& ]- W" b3 f
    ; z$ Q  x* Q5 a- _  v7 K
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    * P  b6 y  m2 }% W: G数据挖掘与R语言 " V4 R) x& q4 E; @
    : P0 O) `! q$ O% 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 x7 y4 Q, Z2 X& o5 C% v
    - u( O( _, |- M- y
    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。 ( K7 B2 m, y* e! `
    ) A6 R. K( [3 U4 b* e1 d' ^( A
    9 V/ O! v# T# X3 d

    4 ^/ M. l2 B4 J- l7 R 图片2.jpg ) {/ M/ }: r  e- ?# u( R

    , J+ C, v3 q8 S6 ?3 G( |: z8 m机器学习:实用案例解析 5 c% n. `, ~/ a/ N1 E- v
    * y2 W% p7 L" u; B6 r- T
    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$ _; R/ e. [2 d! N% U( r
    # g; D) B; j, T+ Q* `" D" ]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。 6 m3 L( v3 v7 S9 y5 F

    # @2 G8 p6 d/ I, v: j& N5 H6 O2 h8 K" m" P$ E
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    ' m8 r( j" _- Q4 d/ HR语言经典实例
    ; S! k. ^! e$ \6 b* E- W- d/ R. E# _$ @$ d2 j% 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。
    * [/ r1 w2 H, d" 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。
    : ?3 c3 n+ ?) [5 o/ _. s. T* {+ a& h: d  h1 e4 y

    - Q2 k" N/ m2 r% _/ l, `/ {5 I7 n. G# C% B
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    . v1 D8 I3 m3 \5 y( h7 j2 v, f
    % p7 |7 \& ]9 O$ X& C7 a' |# {R语言编程艺术
    7 Y2 E: r. `0 S0 f4 R$ ^8 f& W2 g' i& R
    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。
    ( |; ^& u! P# G- e$ J5 W$ A) Q, Q/ t* _8 z$ ~( {1 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。 " W5 [; y! R  K0 F

    9 v) {& F( Y  x5 g) @, U- C  l+ w3 m( S" ?- O
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    0 |( o0 f% v' a6 p% i
    金融数据分析导论:基于R语言
    0 `6 G7 ^! b( x7 H$ }% Y- A# C3 j
    " d, e' P4 Y+ ~; J) B! Z* h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。
    % e0 C7 D' ^4 u5 b  @0 k1 I! C3 z- k

    ! `' G  T3 F; D. X1 H! P& [6 Y$ y0 b+ T! K
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    . q+ ~; {' d$ w7 l3 t1 m0 N/ I  |; i: L. _3 [& Q, D! u
    时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) 7 i2 t* M  g  U, \2 W" I0 W" h+ I

    " e' G6 ~: C6 w0 j$ m! 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。
    & W- ^7 F6 r9 K1 A' m1 h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。
    $ v- l. B, `" I1 w) i
    9 ]- P: w& }1 u另附相关电子书:' d+ z- l+ ^8 t& ]" G
    - z, W! T1 ]7 G0 d; r4 E4 O
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) ; T2 D. q& V8 e  o8 W
    8 j  L$ o( m% ]8 Y& q* J9 x1 C, i
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    % I, ^, u9 S4 S- N" e+ O2 Y+ h3 x. [6 G" o+ Q
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    / x& p6 t5 q% j# c% W( o
    1 N9 G' S7 H# f& }1 q7 A8 f 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    ) n9 H. C$ B5 j8 H; k
    5 p! L: \, w3 ^3 V4 f( x( K$ R
    ! U1 r7 t9 y6 k" M) U1 j
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