- 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 4 S- `: S: q [' |) F+ `8 \" R
9 `" j. g. s6 [" _' v. v- I
; t9 S c v; u% S
数据挖掘与R语言 ( Q$ Y* q& B" q. ^
& `" [: b" q7 y0 T* _: u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。 ' O" H. q% Z( m( B& g/ W O9 u# ~
2 ^! P4 d7 y, U% Q$ B. Y) k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。 3 R! _9 p7 t" d) P8 x
. @* S+ t5 x- F' ?/ f( }4 y, ]2 @' S- ]% n
. S1 L1 c; o) i% M" @! o- j
( C: G1 Q) ~* Q* g% d# }7 l1 C+ t0 z, F
" L# V' a |2 q' F
机器学习:实用案例解析 , {# c; V" K {' a
! F G; d6 Y2 \# x: _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。
, s1 [. O6 h C7 K6 B" Q6 | K& m0 ]# B8 i9 Y2 |$ @7 w+ ]4 f1 M* ]
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。 % I+ E1 Y% ]5 n- B7 \( _2 O+ Z% H/ r2 d
- r, i+ U& }2 z4 ~; }2 E1 c4 {0 R* B$ e! |) _
! b5 }5 E% |5 D0 E U$ O: d% X/ |8 `
8 t# p% N% G# X1 k+ G3 C+ L
. G! {4 P# w, G, g: UR语言经典实例 / s E5 E$ v0 Z5 u, x, R& Z
6 }2 F# _& q/ {+ ?# 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。
4 s- J* D; y7 k/ V9 U/ j" g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。 ) b! h, K3 y+ I; X
0 o2 \8 Y b6 Y& C# B3 Q+ Q, ~- |
7 G( N" @: ^ k( P1 v# R0 S, r" [
) h! T |' x& N- }9 t
1 N y H) b5 t7 M2 V
1 K3 z6 h9 G+ F7 h/ WR语言编程艺术
6 ^) N& r% }# s% ~) O) U1 f! B
$ [5 i$ D7 t* z; yR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。 ' `2 j/ P8 t- R, @# ^2 z
6 ]+ b# U& B/ q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。 & g: A( r |2 I+ a5 x
' ]; \+ i5 A" N2 O2 Q6 a
. m* M+ z4 z0 A/ m+ Z5 H7 K
6 ]3 v& A2 g4 T
" E2 x, n9 [: l1 K: F; f3 Y
# i& E& y% [$ i& D金融数据分析导论:基于R语言
! V9 X" H& G/ R& e/ ^% e" } c n& G2 K# c" h4 A9 `/ H
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。
1 l8 \; d9 ~8 b& ^) N' Q
( H6 v7 w z* c" S9 Z: [
; P& k5 l; z0 q, X1 A+ E& e! J* A2 p! C5 C4 w" R1 U
* e% m, _% p* E) i- v4 w) F% r
* k/ g7 O; z9 M$ R( E6 x1 a9 `/ @时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) ) l6 n% p, @2 m" ]$ n O4 I
6 B* f: s; q& @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。
5 a+ K* U) N$ k5 V+ t9 L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。4 r3 A( T! g% Q- G
% T. ]2 k: n8 _" V3 Z9 }/ S另附相关电子书:' D9 f' T2 h4 y. [5 k0 m' G; Z
& t) P+ l9 ~: N- }8 o+ y7 B
[R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf
(22.95 MB, 下载次数: 57)
+ H! t. P+ b0 {6 R, v
9 r9 ^- B# b( @1 S/ a; o
R语言编程艺术.pdf
(22.43 MB, 下载次数: 49)
4 J- M/ \/ s- i- k7 m( i6 x# ?# `! V) v6 v+ [% C- ^
机器学习:实用案例解析.pdf
(10.32 MB, 下载次数: 48)
2 m% [& f" o4 O
) `) l9 _( [6 w' o# Z
数据挖掘与R语言.pdf
(23.43 MB, 下载次数: 28)
- q: q! b. ~8 ^$ {2 ?( b- ]/ U
; F# a1 ]% B* }/ N! \: r) \: k' L. [; x
|
zan
|