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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
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    数据挖掘与R语言
    8 V, v( e! q0 H. ~: Q+ u8 b$ l4 o) C. ~; `1 A) ~8 v
    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。 3 E: H+ C5 t. h' h  P
    , ]# M+ G( v: n& M$ h9 A% U: K- y1 l
    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。
    2 f. v2 J+ R# K. p3 C
      c+ _' v+ i, I, n4 N2 O+ o5 R) J* t1 N

    8 e3 [) N8 u( o+ } 图片2.jpg ( s8 D& K* R% O* y. ?. L

    , _3 {7 Z2 g8 X' _机器学习:实用案例解析 3 b( ?9 z! z& g/ ~& t3 S
    8 Z* ~7 @/ E- }/ a$ ~" u* C
    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。
    7 |  N( v4 d  @( j
    / P# T9 j3 @0 z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。
    # x( B$ F0 a3 _. {0 R" t$ P
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    % A* ~# _5 H' y8 e" m6 W4 G+ H8 rR语言经典实例
    2 k4 t# z: L! [8 M
    : X: F) n4 I! o  D5 d% n5 `$ A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。 * [2 E! c/ R+ H; Y$ @' n
    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。 # z, `, x; i) y9 E& J3 ^$ [: a9 l

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    ' W' s: q$ t/ C0 {9 S: D% N5 K* E& o5 `5 z
    R语言编程艺术 4 ~& g; y0 Z$ f! Q" r3 x

    ! e8 N/ s8 i; ?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。 + L: s- w! G, @9 }) l- t
    # c5 T8 I% b, o6 u1 Q* T
    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。   v/ b! ^" t# v9 Y) @

    # W# n0 _, d+ J9 b5 @" s% n6 Q' r) \" H' T$ P
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    - t0 w  C& |% u金融数据分析导论:基于R语言   y- ^- z8 o: E) n
    3 F0 w, r- _9 b  f1 k  o0 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。
    / r# B- D1 G  I' S! }6 _4 F) p2 @  G% y7 ^6 k2 |
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    ( x7 G5 W. B: f/ O
    4 o4 u6 h" W6 }  a" s: R' J时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
    1 u+ n+ O: c( l0 `! m; b6 G  y+ u8 p: y7 X
    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。
    : v+ h) t/ {% e/ `8 U- O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。
    7 O. {  }7 [; u) Q4 G8 l$ g; Y6 M. A. \" Q% c! l) @2 F
    另附相关电子书:
    3 t) }: p/ `! C! I& V& ]8 S7 l2 D5 _- i4 w9 L$ s
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
    & I5 x" N8 n4 e: @# l3 {. m) v0 ~3 d
    R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) 7 G' ~' K( K4 Q8 k
    7 b  E9 l% `9 f2 `2 Q
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    6 S# \* b% Z! d. P& N. g3 l) M; i; ]- M$ E1 b! |. D
    数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
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    2 m+ o" `1 C/ A1 [+ ?
    1 ^0 m3 }3 p9 d/ G
    zan
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