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R语言实战机器学习与数据分析 版权信息
- ISBN：9787121286698
- 条形码：9787121286698 ; 978-7-121-28669-8
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
R语言实战机器学习与数据分析 本书特色
经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量r语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分，即r语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法（包括列联分析、符号检验、符号秩检验等）、方差分析、线性回归（包括岭回归和lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、聚类分析（包括k均值算法和em算法）和人工神经网络等内容。同时，统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习规律，亦统筹考虑了夯实基础的必要性。本书内容与实际应用结合紧密，又力求突出深入浅出、系统翔实之特色，对算法原理的解释更是细致入微。
R语言实战机器学习与数据分析 内容简介
整合r语言深藏不漏的强大威力，决胜数据分析之巅且听我将统计学之精髓娓娓道来，助你砥砺大数据时代的掘金技法探寻数据挖掘之术，拨开机器学习迷雾，点破公式背后的层层玄机
R语言实战机器学习与数据分析 目录
目录第1章 初识r语言 11.1 r语言简介 11.2 安装与运行 31.3 开始使用r 51.4 包的使用 71.5 使用帮助 8第2章 探索r数据 102.1 向量的创建 102.2 向量的运算 132.3 向量的筛选 152.4 矩阵的创建 172.5 矩阵的使用 202.5.1 矩阵的代数运算 202.5.2 修改矩阵的行列 222.5.3 对行列调用函数 232.6 矩阵的筛选 25第3章 编写r程序 283.1 流程的控制 283.1.1 条件选择结构的概念 283.1.2 条件选择结构的语法 293.1.3 循环结构的基本概念 303.1.4 循环结构的基本语法 313.2 算术与逻辑 333.3 使用函数 343.3.1 函数式语言 343.3.2 默认参数值 353.3.3 自定义函数 363.3.4 递归的实现 383.4 编写代码 40第4章 概率统计基础 424.1 概率论的基本概念 424.2 随机变量数字特征 454.2.1 期望 454.2.2 方差 464.3 基本概率分布模型 484.3.1 离散概率分布 484.3.2 连续概率分布 524.3.3 使用内嵌分布 554.4 大数定理及其意义 594.5 中央极限定理 624.6 随机采样分布 65第5章 实用统计图形 715.1 饼状图 715.2 直方图 745.3 核密图 785.4 箱线图 815.4.1 箱线图与分位数 815.4.2 使用并列箱线图 845.5 条形图 875.5.1 基本条形图及调整 875.5.2 堆砌与分组条形图 885.6 分位数与qq图 91第6章 数据输入/输出 996.1 数据的载入 996.1.1 基本的数据导入方法 996.1.2 处理其他软件的格式 1036.1.3 读取来自网页的数据 1046.1.4 从数据库中读取数据 1066.2 数据的保存 1086.3 数据预处理 1096.3.1 常用数学函数 1106.3.2 修改数据标签 1136.3.3 缺失值的处理 114第7章 高级数据结构 1187.1 列表 1187.1.1 列表的创建 1187.1.2 列表元素的访问 1207.1.3 增删列表元素 1217.1.4 拼接列表 1237.1.5 列表转化为向量 1237.1.6 列表上的运算 1247.1.7 列表的递归 1257.2 数据框 1267.2.1 数据框的创建 1267.2.2 数据框元素的访问 1287.2.3 提取子数据框 1297.2.4 数据框行列的添加 1307.2.5 数据框的合并 1327.2.6 数据框的其他操作 1347.3 因子 1357.3.1 因子的创建 1367.3.2 因子中插入水平 1377.3.3 因子和常用函数 1387.4 表 1407.4.1 表的创建 1417.4.2 表中元素的访问 1437.4.3 表中变量的边际值 143第8章 统计推断 1468.1 参数估计 1468.1.1 参数估计的基本原理 1468.1.2 单总体参数区间估计 1498.1.3 双总体均值差的估计 1558.1.4 双总体比例差的估计 1618.2 假设检验 1628.2.1 基本概念 1628.2.2 两类错误 1668.2.3 均值检验 1678.3 极大似然估计 1728.3.1 极大似然法的基本原理 1728.3.2 求极大似然估计的方法 1748.3.3 极大似然估计应用举例 176第9章 非参数检验方法 1819.1 列联分析 1819.1.1 类别数据与列联表 1819.1.2 皮尔逊（pearson）的卡方检验 1829.1.3 列联分析应用条件 1869.1.4 费希尔（fisher）的确切检验 1889.2 符号检验 1909.3 威尔科克森（wilcoxon）符号秩检验 1959.4 威尔科克森（wilcoxon）的秩和检验 1999.5 克鲁斯卡尔-沃利斯（kruskal-wallis）检验 204第10章 一元线性回归 20810.1 回归分析的性质 20810.2 回归的基本概念 21010.2.1 总体的回归函数 21010.2.2 随机干扰的意义 21110.2.3 样本的回归函数 21310.3 回归模型的估计 21410.3.1 普通*小二乘法原理 21410.3.2 一元线性回归的应用 21610.3.3 经典模型的基本假定 21810.3.4 总体方差的无偏估计 22210.3.5 估计参数的概率分布 22510.4 正态条件下的模型检验 22710.4.1 拟合优度的检验 22710.4.2 整体性假定检验 23110.4.3 单个参数的检验 23310.5 一元线性回归模型预测 23410.5.1 点预测 23410.5.2 区间预测 235第11章 线性回归进阶 23911.1 多元线性回归模型 23911.2 多元回归模型估计 24111.2.1 *小二乘估计量 24111.2.2 多元回归的实例 24211.2.3 总体参数估计量 24511.3 多元回归模型检验 24711.3.1 线性回归的显著性 24711.3.2 回归系数的显著性 24911.4 多元线性回归模型预测 25011.5 其他回归模型函数形式 25311.5.1 双对数模型以及生产函数 25311.5.2 倒数模型与菲利普斯曲线 25511.5.3 多项式回归模型及其分析 25811.6 回归模型的评估与选择 26011.6.1 嵌套模型选择 26111.6.2 赤池信息准则 26211.6.3 逐步回归方法 26511.7 现代回归方法的新进展 26911.7.1 多重共线性 26911.7.2 岭回归 27011.7.3 从岭回归到lasso 271第12章 方差分析方法 27512.1 方差分析的基本概念 27512.2 单因素方差分析方法 27812.2.1 基本原理 27812.2.2 分析步骤 27912.2.3 强度测量 28012.3 双因素方差分析方法 28112.3.1 无交互作用的分析 28112.3.2 有交互作用的分析 28612.4 多重比较 28912.4.1 多重t检验 29012.4.2 "dunnett" 检验 29112.4.3 "tukey" 的"hsd" 检验 29412.4.4 "newman" -"keuls" 检验 29812.5 方差齐性的检验方法 30112.5.1 "bartlett" 检验法 30112.5.2 "levene" 检验法 303第13章 聚类分析 30713.1 聚类的概念 30713.2 k均值算法 30813.2.1 距离度量 30913.2.2 算法描述 31013.2.3 应用实例 31213.3 *大期望算法 31413.3.1 算法原理 31413.3.2 收敛探讨 31913.4 高斯混合模型 32013.4.1 模型推导 32013.4.2 应用实例 323第14章 支持向量机 32614.1 从逻辑回归到线性分类 32614.2 线性可分的支持向量机 33014.2.1 函数距离与几何距离 33014.2.2 *大间隔分类器 33214.2.3 拉格朗日乘数法 33414.2.4 对偶问题的求解 33914.3 松弛因子与软间隔模型 34314.4 非线性支持向量机方法 34514.4.1 从更高维度上分类 34514.4.2 非线性核函数方法 34714.4.3 默瑟定理与核函数 35014.5 对数据进行分类的实践 35014.5.1 基本建模函数 35114.5.2 分析建模结果 355第15章 人工神经网络 35815.1 从感知机开始 35815.1.1 感知机模型 35815.1.2 感知机学习 36015.1.3 多层感知机 36215.2 基本神经网络 36515.2.1 神经网络结构 36515.2.2 符号标记说明 36615.2.3 后向传播算法 36815.3 神经网络实践 37015.3.1 核心函数介绍 37015.3.2 应用分析实践 372参考文献 375
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