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    [LV.2]偶尔看看I

    自我介绍
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    1#
    发表于 2016-5-25 16:22 |只看该作者 |倒序浏览
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    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
    ' Q" n; h# T3 y" s  N& \1 X6 w3 ~
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    0 F# N/ H& g( Z3 Q数据挖掘与R语言
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    ! b0 q% ^- D1 M  L1 C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。 : e9 A/ Q  X7 ~% l" e7 b
    : E, |8 f! a1 i2 u- `3 o1 L" W
    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。 " M1 S% \" L/ F/ K: G9 Y: o5 |+ d
    6 P% O* B5 n* S- @5 I

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    5 q9 Z4 j& f7 w; J" @1 Q. |& l* ~机器学习:实用案例解析 1 A3 \7 }- M! T8 T# P
    + p0 ]" N4 t4 D& j" B2 `! o1 r% N
    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。 6 D0 t8 V+ {! A6 D( c6 G5 H

    ) k' K! C7 h+ Y- b9 E8 h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。 ! z1 @7 W" z+ u' G! x! w
    9 B4 o9 e1 @6 E+ F

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    R语言经典实例 4 s* ~  O8 u5 ]# y/ |' g# G, z
    $ a5 V/ W8 m: j& m& y$ t
    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。   k, [7 h0 ]0 p2 I& `( a
    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。
    ( N. [; j) C8 d) U. j$ c4 ^! B
    " Y. S2 o$ t; D- G2 I& o+ \* A8 {9 H9 t$ z. V4 M6 ~5 y
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    & ]% n# E! L: `! i! V& _1 B2 GR语言编程艺术
    ) M( _* Z9 F+ T9 s) b0 I
    * T& \: k4 M- Y4 FR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。 ; J7 K2 n6 f: g$ J- J6 t1 F" B: O$ z; I
    6 F7 Z3 z' U0 n5 @% B( g' u
    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。
    " D& L  ?8 g) d; s
    , b- m  {+ |$ W$ R+ u8 n+ w
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    , e) I5 ^+ E  @4 ]0 \* f3 l 图片5.jpg ( V! A$ I$ F* I, [+ @
    ; Z, N( j. o( V$ W
    金融数据分析导论:基于R语言
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    ' ~# h2 }1 C  i9 V% K, Q0 M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 _$ W( @! L3 p7 ]- n
    4 N( b/ U; m  i4 l) u: y
    1 [6 c7 s6 c+ k1 t8 _# j: t8 T, c. }
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    / z; k" |) a9 w  G' s时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
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    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。 ( o; S4 S* h% P7 q
    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。
    # f9 T; @1 y5 I# f3 {& f% w) O; q" g- ]# v  X. S) P( Q
    另附相关电子书:
    4 p" Y3 C0 t! p2 J( a2 }( z+ W3 c8 s+ b: T$ m. d9 Q( v2 G9 @
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) 2 Q( |- `; Z( Z5 ?: x

    4 ]! n- r2 Y, g+ N$ ~, h. i( T R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
    . O7 `% `$ h1 W3 p  I2 f4 w* f
    # ?; m" w. C. V+ P 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) , o+ ?2 a3 |$ ~& J

    / k$ x- O2 g0 C& Z# d 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    + W0 t8 Q6 k$ N6 p4 T& v! T# q# b. `! f0 q3 L- e! P

    + z  v$ p% H5 B
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