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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 4 F3 T4 I+ [! S, o! V

    3 l" p# s  L* E/ ^! s0 e1 d
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    3 u8 W! I+ d, b& C+ o
    数据挖掘与R语言 / M3 `, T  d2 W
    $ \$ d7 K, A# s
    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。 4 K7 m$ t, [7 b2 ?

      y1 s0 f0 p9 E) I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。 0 q5 [9 V* u3 Q* n, U  b8 D
    ' O4 X9 `% L. l) y  Q

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    ) P: {! V3 }% U% O" U4 z8 U# }4 K# \8 ? 图片2.jpg & G% Q! E/ x/ [$ Q+ X1 D2 u
    3 M! w. d/ q& O6 n! q* U
    机器学习:实用案例解析 ( a+ n; C, M& p( u

      z& D& w: w0 U% ]( E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。
    0 e2 T1 k' A% ^$ }7 [: t. {% Z+ m  v4 K& T0 w1 D0 T. x8 L* \5 q" v) P6 ?5 r( j
    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 {4 {& ]3 @& ~2 Z) Q) m' l8 \

    ! N" o+ D$ ~- I! b
    # w3 _0 ?5 k9 |. a, b# T3 R! m* V/ G0 {2 p7 B
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    , q6 W$ L( J) B( ]' O$ g9 b( I! l
    R语言经典实例 ' a8 N9 j9 e2 j) W

    9 }1 U3 U( k7 L* ?& m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。 0 h# M' s0 v% |
    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。 # f+ t! h. L; @  }& r

    # P' m; s' p4 h& C6 o7 F" I7 F7 A' \# A3 a

    6 Z# D* S' k9 z; [9 E0 A 图片4.jpg ' k1 ]! p; T! v7 n4 _

    ; c2 G( }! H+ D. LR语言编程艺术
    3 r: _0 [8 S1 q4 O! T$ O
    3 u! [5 k. H) PR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。
    ' m# @! {9 B5 o! j' }9 ?+ v+ i$ ]6 o+ ]" P8 C
    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。   l* j. v1 S. U$ V
    . K$ N" ]' e' Z5 L9 ^( P; S

    $ `" J* C# g' v: N4 z: V  O6 Y4 Y% E3 a0 j
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    6 B4 F( v& x3 m% _/ J金融数据分析导论:基于R语言 - _: b6 H& ~+ @" U( X5 N' L/ z
    . {3 J& O3 I  ~, R
    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。 * l/ J6 R/ F$ |1 B

    " c' o, v4 n9 U& ~: p4 e$ a. q# v5 I% x/ b. Q/ N; H( B. X; Q

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    时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    , S- ]% |" P8 L
    ( v; J! w* X5 ~5 X# N% J  G" h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。 / t; E* o) g' H2 v. N# A
    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。
    - K- F; ~  v; ^5 w' V3 |1 B
    , y9 f8 |+ h6 C+ w- N另附相关电子书:
    # I/ }# i4 y1 a: @9 C
    $ E" @8 L% [! b0 n6 a$ C9 [+ H, K9 |- i- |, K [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) " J# m% U. q% i5 |
    0 l  d, r; C' @# `- z, n; ~0 J
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) + l" W( S: q; V) _

    ! D( J3 b& c7 G! [" m- m 机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) * E8 M+ E, g' z( T3 F; X
    : Q$ ^& f( J! |* Z1 S* X+ x
    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    : a) q0 }3 A7 ]* c  t4 c5 A3 Z7 T% `0 N+ B

    7 p+ v4 z& B5 t/ @; d, y' N* t4 E% U
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