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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
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    本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
    1 H) P3 e: r8 A( |- O3 x% Z  n$ A5 r$ l2 z& M- U1 X
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      H/ @5 A: n& }数据挖掘与R语言 1 W, ^- D$ T8 J& b. n4 e* V
    ! ?. f+ l9 Z2 J- x) u4 @) 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。 7 `. j" s0 d' C/ j: R" k

    ' q+ s' I% J5 r" C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。
    ! _/ w0 C7 D+ X) d; E  M* k
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    * v) E/ r- `( ^+ r5 X: E3 W& L5 [) i6 p; V, K! {
    机器学习:实用案例解析 : Q6 Y3 f8 h6 R

    ' z9 G- \+ u% I. |5 Y, ~/ P) U4 T1 F# S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。 & a. _, Z- H6 n8 W

    5 l7 I% C( q$ |* G7 o1 w" i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。 2 L8 K. ?2 I+ U% w. h4 b: N9 X4 n
    % d2 q3 b4 b" v5 @8 S
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    R语言经典实例
    8 F0 x, B) L- {
    ' i/ M! u5 `) B: V* Z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。 , e. ?2 z' F: i9 b1 \  k. W
    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。
    % C+ Z% d" o* N0 D0 u
    3 i6 [, y2 W" V0 e* }& N5 s  ?7 \! U6 Y& b" P

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    " F& m& f- m9 n9 Z  Y  W! R+ w
    ( A# Y% y$ t# ~/ H% F4 nR语言编程艺术
    2 w* x5 k, [/ c2 U8 K$ u# o
      p: [; }$ \8 U0 Z$ i1 ?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。 6 o; ]4 u; E/ [, S( H* L
    # a5 j& e) a9 w0 [4 l
    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。 , z# X$ @# V' \+ ~

    2 d. [+ p* O* w% q5 m' H  s* B& Z
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    , [1 v  O' Y% n0 g
    ! O  W* p8 e1 ~2 R8 p7 i+ J2 ~金融数据分析导论:基于R语言
    : ?( g' M. t& u+ Z
    " ^' E1 O& _& {2 m6 W* w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。
    - o2 t) D0 g* |' D+ B! F- V( }' }2 t5 @

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    - S; r6 q5 F: y2 U" h
    ; T; D  M/ g6 ^/ S5 q时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) , Z' t3 l5 H4 ~: m1 P: y* E

    1 J" R2 \, I8 [/ J9 T1 {# G! m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。 8 I  j" z% H( A- I5 v
    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。  E" r7 ?- r6 `7 e0 g3 L) ]
    " V: |; m8 S& E# w- t* i% _
    另附相关电子书:& r* p( i  {& o0 E7 m. x
    - N; g7 E+ _* s7 r$ V
    [R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57) , q3 _* b: [1 r, o6 g. f9 E( h

    4 S  k+ ?: l) e+ }7 z' W! M R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49) - T3 M; _8 e/ U. E9 g, p
    1 X7 d# G" d9 u; F+ [8 J! \) ?
    机器学习:实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48)
    9 k3 }4 {7 @7 p8 |
    ( `! K+ i5 e  M# W1 k& C 数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
    " {! k) ]* W9 w& _& ?# S: U9 v
    9 c/ K% P. m# Q8 R# X7 L2 ?, Y' B5 ~- ]& v3 N& d0 M
    zan
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