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  • TA的每日心情
    擦汗
    2016-7-9 17:04
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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 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
    7 O( v# I4 V  h; v  K  m7 k, [- S* B* c3 f9 x" G
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      y" Z2 t) U" W' J/ C* x6 t4 f. q
    数据挖掘与R语言 " n& R" ^  e$ q* w- N
    ! d! v& k5 _+ e8 Y" a: M) r# h
    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。 / y# {8 X7 V$ _4 b
    8 n7 h) ^) s" s6 j6 O2 y# p
    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。 . l- ]- G: i# K% B

    4 B2 w; `0 O9 W  Q7 z8 E: V  B7 e$ y0 w" x/ }$ w3 [9 X

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    5 E, [7 ^2 T! R7 ]4 P1 u) A! Y

    , W) [$ e" s7 P" ^5 w4 O" f机器学习:实用案例解析
      p% I+ x- y( x* {( a  d' f/ C3 A! u4 c% C4 U% F
    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。
    $ C& E) b! i! g7 v2 v. P  ?) f+ @2 V, [& K0 n
    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。 ) {" E  T0 d; i2 B3 _$ F; F
    5 f+ ]( O( s! Z! b! P

    9 A3 _/ g4 X2 _1 z8 C& l: I0 J* w7 Z* X8 D: e  e
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    7 {" \) B, i1 }" E
    - Z; A0 y+ z& @8 |; k; P% }
    R语言经典实例
    0 ~# x" t% ^8 s2 Y6 m% K) r7 X' Q$ Z, p+ L
    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。
    % h# m- ?! |! o, B/ P% q2 F+ n5 I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。
    # p: `  ~  K' w  B1 N7 Y% G2 l
    8 u, ^( {# Z7 o9 ~! U: ~" Q3 J: I" U4 c$ O, x- \: ^

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    0 m$ ~; W4 P- [4 w. f7 {

    ( C; D  z! _" Z# E& q/ lR语言编程艺术 : P* g8 U1 M* a' w+ B2 I
    3 @6 X9 a2 F( P; K, K
    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。
    7 }7 A' i2 ?1 U
    1 t, z: |/ i2 L! c: E2 R/ k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。 * m/ |$ c8 x' \7 H. g9 U4 u7 D
      u5 k/ _  `  L5 w9 e3 N1 e
    7 n9 Z" G1 D9 n1 h, R9 b

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    + c( |2 w- a/ B8 a% x. [

    ! [: c% v) g: T+ v4 h5 @金融数据分析导论:基于R语言
    3 m' R. F& o) k. v. g  J' H- u1 y8 N
    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。
    7 I1 }" B. M. ~6 j/ x$ s: t9 `: t6 L4 ^1 C: U* s. F+ L1 {6 L; u
    6 e) k" y- e  c; ?

    ) o( o' v; q, b. T& l3 f 图片6.jpg

    5 e( l* P% Q' p$ I" R
    / N2 \% {: s+ F* _% a时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) # `  w  t' N: r; Y
    7 @3 O2 ~) j( \' p% G
    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 F6 L( y" r  D) S) I, V
    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。
    : R. J8 A/ X6 T* I/ I9 |, t5 ]9 P
    / H% o0 c0 F( s; O: P另附相关电子书:
    5 Z2 {$ k( A7 F& J$ q" [' n4 X5 O3 O5 W
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) . D6 o6 ~+ B$ |" ^! m  H8 {+ b
    6 j4 P: ]; s6 k6 Z
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    . p' |. t- S0 a& E) ]- B) _$ V# ~" X) b# m# |* n; @: Y
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    / O5 p! w0 s" G; }, R' V" o) \9 S' t4 @; d( W
    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    . g7 C) H- j/ g8 y1 K' v6 w, f) Q7 R" K( ~1 A2 }
    + v" F$ M# H3 C& ^6 D4 S
    zan

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