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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 8 b0 e% O, F! L

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    3 }2 y! J/ X. V4 c# M/ w数据挖掘与R语言
    " u6 s) Q1 U  B' Y- r) o* S: R/ b- F; ]
    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。
    5 g2 Y9 V5 z4 |7 H: Q1 r, W7 v9 Q1 W) |! w5 |% 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。
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    : e2 p3 o6 a9 Q9 w+ n( g
    7 q2 Q6 n4 c/ C8 V$ d机器学习:实用案例解析
    ( x. c5 r6 P6 o* O) `7 v, w+ J0 D
    * M1 \9 v, O: _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。
    4 p7 M/ x& A* X: m6 T  T- P5 C+ r2 N( r! k( X  q
    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。
    4 U) F  R+ F, b- g) M! ~
    * ?& T- G4 Y1 X6 {7 a% j
    2 }( r. U/ W& l. W0 e) s( T
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    R语言经典实例 % K5 h9 y  |$ ~- C$ z7 e# M7 D3 m

    : I3 K+ I9 M+ F8 }5 {0 d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。 " y  W8 B- d- p. Z7 L  _. h3 G. I  x
    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。 * l+ L$ J. j* g0 d
    & r+ \# z( l  l

    8 @! n( _# |4 J
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    . k+ F) O1 o2 S, G2 o8 \4 C- j, F# `2 |9 {2 K; l7 h8 K6 c
    R语言编程艺术 % w1 e- C+ w; H" |& J9 Y

    6 g' e( I/ {. @. T# C& rR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。
    9 c0 o+ b; w. A" J6 R3 u5 K3 i% Z$ @7 n% `# q' ?( 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。 7 g# l) K# K$ G. R( l9 d. `
    " m3 e; J6 e2 w6 j7 Y" _

    - O0 z: F* {5 Q$ W) q5 _( [# N7 c4 c0 c0 ?% g0 G" Q7 S: {4 N
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    / ^+ B/ Y. \! m2 _$ ]% h
    金融数据分析导论:基于R语言 . h' s. ^0 T, A' \0 m
    # C2 t% P6 }8 @* i* Q4 U; m! X
    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。 ' V7 V/ @2 [" U/ m0 U% @
    % X5 b3 c5 n! B' H+ I

    6 C+ V! y( [1 A/ `/ F' n
    9 p4 P" @/ b2 H7 ]+ B6 U% ^ 图片6.jpg 8 B# j$ L3 J2 Z

    & Q4 b& L2 y: j, R. b  d时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) & h, [6 D1 N% ^% Q  u
    $ y. y' Z# z9 w, E3 D) G' v# f
    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。
      k/ f8 z4 G' ^& J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。
    5 H/ r  w% }, @  z
    , G) G  Z. j2 w. j$ ^另附相关电子书:
    4 o3 z2 O. ~, N. [1 R0 T. w9 a0 ~+ k
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) - e  c7 `  Q% w# o) ?' U% H; F/ |

    5 C- A) F! L9 B( Q8 I  E7 f! u R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) # m, b( d2 X/ ]" S& @4 t
      ~& c2 i1 ^$ V" }' B! x
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    8 E1 b# q3 z" D# m0 u- a1 ]
    ( k# t" B) f9 A! m: L) @* f$ |7 U7 E 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    ; Z$ S" E. A% h4 a  t  t3 U1 W4 f* E9 x5 o' {" O- M

    $ ]2 x) X8 l3 D: d# E# [5 V  l& O
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