- 在线时间
- 12 小时
- 最后登录
- 2016-7-18
- 注册时间
- 2016-3-21
- 听众数
- 16
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 157 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 61
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 31
- 主题
- 17
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 6
升级    58.95% TA的每日心情 | 擦汗
2016-7-9 17:04 |
|---|
签到天数: 6 天 [LV.2]偶尔看看I
- 自我介绍
- 345
 |
本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
& e( V/ M, M1 D) ?9 X: E
; y, l0 c8 E7 h
" i' j- B0 U5 o0 E- Y/ T数据挖掘与R语言 6 Q0 B2 W+ T* `6 X
5 I) ]) A' V/ B1 d
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。
% j4 p& Z( Q6 F# |: T
0 S4 J5 C4 U' f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。
, H* }+ d4 q" [' ?1 q; w9 |* k& h
# O9 H6 w9 `$ J' P, r# r$ q
, D! j# C$ x, i; q
5 f2 C7 T: W( G, i4 Z. E3 o5 @$ q
" r O9 T$ J. C5 T4 h" T- C3 Q! A
# g) @" f) e0 p! ^5 |9 m9 h
机器学习：实用案例解析
9 d4 P2 E# B$ _ |$ r! s6 t8 y! m7 j: ]! s8 d6 `
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 s3 W; o$ \) A, Z3 O' P, I5 X+ Y8 S5 t
$ c) D7 i3 t( H7 `2 P
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。
" Y8 `/ R! Y9 `- G+ B' m. f7 z, H6 M3 b, ]" L+ E
: t6 a* M0 D$ }6 o( P6 P$ F4 U3 Z/ i) D" }3 Y+ b) _. Y$ A
( [' w; y9 c2 H, F5 ]/ S
/ @3 B" B r0 z# [: Z
R语言经典实例 ; a; i Y( \" w. Y
( x* n# E+ |6 l- Q# S4 [# z: y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。 % t/ H" `, q- e$ p: D3 s+ Z
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。 ' \! V; b/ [' C; L% o" Q. q" [2 e
2 d- K. z9 M5 `- `
4 j" m- Z! b' d. B0 N
3 A0 l, t! [3 F( \
8 z1 J! w8 ?- c B" C8 F4 ~2 Q8 `( {
R语言编程艺术 & E/ O& e8 R9 _) T
7 {+ m0 X, @; p# L j4 R( x- g6 O
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。 0 g. Y: |3 c4 [7 u( J) K* ~
; @7 F* c; ^3 H. C: 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。 0 E9 ~2 s# `) b, P J0 c( O
& U: {; X9 Q P% Q$ E8 L8 A) ?3 B4 @) }8 {
& u$ ^# K3 |- E" h* \4 R4 e _
1 a' ^5 H9 E2 v: A$ X: C& @ W- \1 Q8 Z& a2 W# R1 P
金融数据分析导论：基于R语言 + W4 w! P# a1 d. l+ d K# r
5 y1 h/ L5 p. F$ O2 C Q
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。
m& `- E7 J+ j8 Y4 L) u9 k9 n- j: A% l7 g4 ~8 X
2 `, T E8 `6 C
2 _; z3 j# ~3 r- M- w2 W
: q" J& m/ a1 G9 O
( c, d! N' K" f时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) 0 ~+ |7 B3 |: D6 G
% z* ]2 }" n" l8 c) [. r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+ x7 \) ~ k. n8 z
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。2 e3 z6 H: Y, q7 L8 ^, d
: x& b: H4 ^% r5 T
另附相关电子书：
c" y" A& |% {: {/ d
& M4 ~% [: l. _% q6 b! Y( ?
[R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf
(22.95 MB, 下载次数: 57)
+ Q2 J! ]. z- m/ K8 H b& q6 f
; z4 |+ P/ o/ }6 h& [$ P/ s! j& V2 K6 g
R语言编程艺术.pdf
(22.43 MB, 下载次数: 49)
6 _ w& r, L9 g
) e1 _- k' T: o! m1 k
机器学习：实用案例解析.pdf
(10.32 MB, 下载次数: 48)
& s' n! }% p6 y! m
) _/ _" Z+ E5 l. M9 M4 A `1 \
数据挖掘与R语言.pdf
(23.43 MB, 下载次数: 28)
7 u( l3 S0 ]# L& F
6 p! u- t3 v( x4 l# ?# T
9 s# Q( k/ M1 g |
zan
|
IP卡
狗仔卡
发表于 2016-5-25 16:22
转播
淘帖
分享
收藏
支持
反对
微信
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
显身卡
