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應用回歸及分類-基于R 版權信息
- ISBN：9787300222875
- 條形碼：9787300222875 ; 978-7-300-22287-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用回歸及分類-基于R 本書特色
本書包括的內容有: 經典線性回歸、廣義線性模型、縱向數據(分層模型), 機器學習回歸方法(決策樹、bagging、隨機森林、mboost、人工神經網絡、支持向量機、k*近鄰方法)、生存分析及cox模型、經典判別分析與logistic回歸分類、機器學習分類方法(決策樹、bagging、隨機森林、adaboost、人工神經網絡、支持向量機、k*近鄰方法). 其中, 縱向數據(分層模型)及生存分析及cox模型的內容可根據需要選用, 所有其他的內容都應該在教學中涉及, 可以簡化甚至忽略的內容為一些數學推導和某些不那么優秀的模型, 不可以忽略的是各種方法的直觀意義及理念.
應用回歸及分類-基于R 內容簡介
在任何國家及任何制度下都能夠生存和發展的知識和能力，就是科學，是人們在生命的歷程中應該獲得的。 吳喜之 1 糾正了傳統教材只重視回歸而忽視分類的偏見 2 實際工作中，分類的需求并不比回歸少，在分類領域, 機器學習方法在應用范圍及預測精度上都普遍超過傳統的諸如判別分析和二元時的logistic回歸等參數方法。 3 本書以數據為導向，對應不同的數據介紹盡可能多的方法, 并且說明各種方法的優點、缺點及適用范圍. 對于不同模型的比較, 本書將主要采用客觀的交叉驗證的方法.
應用回歸及分類-基于R 目錄
**章 引言第二章 經典線性回歸第三章 廣義線性模型第四章 縱向數據及分層模型第五章 機器學習回歸方法第六章 生存分析及cox模型第七章 經典分類：判別分析第八章 機器學習分類方法附錄 練習：熟練使用r軟件參考文獻
展開全部
應用回歸及分類-基于R 作者簡介
吳喜之北京大學數學力學系本科，美國北卡羅來納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。
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