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[美] R C 希伯勒
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R用户Python学习指南:数据科学方法
作者:[印度] A.奥利[A.Ohri] 著 出版:机械工业出版社 日期:2018-12-01 掌握一门语言、一种工具已不足以应对当今的数据分析任务,本书旨在解决这一问题,针对了解R但不熟悉Python或了解Python但不熟悉R的从业人员,详解讲解了两种语言的编程技巧和转换方法,提供大量实战案例,不讨论理论细节。 ... |
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大规模数据分析和建模:基于Spark与R
作者:[美]哈维尔·卢拉辛[Javier,Luraschi]凯文· 出版:机械工业出版社 日期:2020-07-01 这本书的目的是帮助所有人通过R使用Apache Spark。第1章~第5章,简单地介绍了如何大规模执行数据科学和机器学习项目。第6~9章介绍了使用Spark进行集群计算中令人激动的基本概念。第10章~第13章涵盖一些高级主题,包括分布式R、Streaming和社区贡献等。 ... |
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R语言机器学习 第3版(影印版)
作者:Brett,Lantz 著 出版:东南大学出版社 日期:2020-08-01 《R语言机器学习 第3版(影印版)》提供了具备良好可读性的实践指南,帮助你将机器学习应用于实际问题。无论你是经验丰富的R语音用户还是刚接触这门语言的新手,从Brett Lantz这里都可以学到发掘关键见解、做出新的预测并可视化你的发现所需的一切。 ... |
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计量经济学实验——基于R语言的实现
作者:时奇 出版:科学出版社 日期:2020-06-01 《计量经济学实验:基于R语言的实现》用R语言来实现计量经济学方法,主要包含经典线性回归、自回归、向量自回归、受限因变量模型Logit、Probit、Tobit 等、匹配方法、工具变量回归、分位数回归等。 ... |
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计量经济学——基于R语言的实现(第二版)
作者:王涛,田秀杰 出版:科学出版社 日期:2021-10-01 《计量经济学:基于R语言的实现(第二版)》对计量经济学的基础概念、核心理论、基本方法等视角进行系统的介绍,对其度量和分析操作的实现方案进行具体的讲解,并结合案例和编程,使计量经济学课程的理论与实践学习相融合。作为技能培训教材,《计量经济学:基于R语言的实现(第二版)》能够让使用者快速上手。 ... |
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R软件教程与统计分析——入门到精通
作者:潘东东,李启寨,唐年胜 出版:高等教育出版社 日期:2015-04-01 本书是作者根据近年来在法国格勒诺布尔第二大学统计与商业智能系开设的一系列R课程的讲义提炼和精选而成,在Springer出版了法语版和英文版。 本书内容丰富详实,不仅涵盖了R语言绝大部分的基本操作命令,还由浅入深地介绍了数学和统计领域相当多的教学内容和方法在R中的编程实现,并独具匠心以一种易被读者接受和消化的方式来编排和 ... |
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R语言数据分析、挖掘建模与可视化
作者:刘顺祥 出版:清华大学出版社 日期:2021-01-01 本书循序渐进地介绍R语言在数据分析与挖掘中的应用,涵盖数据分析与挖掘的常规流程,如数据预处理(清洗、整合与运算等)、数据可视化(离散型与连续型数据的绘图姿势)、数据建模(十大数据挖掘模型的应用)等内容。本书共分15章:第1章介绍R语言的基础知识,对于R语言初学者具有非常大的帮助;第2~4章讲解R语言的数据读写操作和数据 ... |
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空间计量分析软件:R语言操作手册
作者:魏学辉,张超,沈体雁 出版:北京大学出版社 日期:2022-01-01  R语言因其功能齐全、资源丰富、免费开源等优点深受广大用户青睐,也是统计分析领域广受欢迎的编程语言之一。目前R语言已经与空间分析深度融合,被广泛应用于空间数据处理、空间数据可视化及空间计量分析等诸多领域。《空间计量分析软件:R语言操作手册》是一本系统介绍R语言在空间计量分析中应用的工具书,内容包括R语言数据结构 ... |
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精通机器学习 基于R 第2版
作者:[美]考瑞·莱斯米斯特尔 出版:人民邮电出版社 日期:2018-03-01 机器学习是近年来的热门技术话题,R语言是处理其中大量数据的有力工具。本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础,内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑回归和判别分析、线性模型的高 级选择特性、K* 近邻和支持向量机等,力图平衡实践中的技术和理论两方面。 本书适合试图理解和表述机器学习算法的IT人士、想在分 ... |
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数据挖掘——基于R语言的实战
作者:张俊妮 出版:人民邮电出版社 日期:2021-01-01 本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数 ... |
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R语言计量金融分析与应用
作者:何宗武 出版:清华大学出版社 日期:2018-08-01 计量金融专业兴起于20世纪90年代的西方,是专为金融市场而设的。随着中国金融业的崛起,这个专业越来越为大家所熟悉,也越来越热门。 本书编写主要侧重于用R来进行经济计量统计模型的运用和时间序列分析,以及计量金融中的数值分析,主要内容包括R的基本环境与安装、R的IDE模式、数据结构和数据处理、数据存取和基本处理、探索性数据 ... |
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R语言数据分析从入门到实战
作者:李仁钟 出版:清华大学出版社 日期:2021-09-01 R语言是一个自由、免费、源代码开放的编程语言和开发环境,它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化手段。随着数据科学的快速发展,R语言已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。 本书共14章,内容主要包括R语言简介、读写数据、从流程控制到自定义函数、绘图功能、基本统计、决策树、K均值聚类算法、遗传算法、关联性规则、文本 ... |
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机器学习与R语言(原书第2版)
作者:[美]布雷特·兰茨[Brett Lantz] 出版:机械工业出版社 日期:2017-03-01 本书共12章:第1章介绍机器学习的基本概念和理论,并介绍用于机器学习的R软件环境的准备;第2章介绍如何应用R来管理数据,进行数据的探索分析和数据可视化;第3~9章介绍典型的机器学习算法,包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类, ... |
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自动化交易R语言实战指南
作者:[美]Chris Conlan 康兰 出版:人民邮电出版社 日期:2017-07-01 R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。它是一个用于统计计算和统计制图的u秀工具。 本书通过11章内容介绍了自动化交易的核心要点,并基于R语言给出了相应的编程方法。本书涉及编程、高性能计算、数值优化、金融以及网络等众多主题,书中的3个部分分别涵 ... |
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统计学——基于R语言的实现(第三版)
作者:王涛 出版:科学出版社 日期:2020-06-01 道可道统而显知,名可名计则辨识,统计乃求真修德之重器。尤其是在大数据时代,统计数据挖掘技术已经成为科海泛舟的必备工具。通过各类信息的搜集、整理和分析,挖掘出规律性结论是统计学科的核心任务。《统计学:基于R语言的实现(第三版)》编写的主要目的是通过R语言等工具来实现统计学的学习和基本方法的应用,让学生在学以致用中提升探索 ... |
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政府R&D资助对企业技术创新行为影响研究
作者:陈朝月 出版:经济科学出版社 日期:2023-02-01 企业是创新的主体,提升企业创新能力是提升国家科技水平和核心竞争力的根本途径。企业研发活动是企业提升创新能力的关键,但企业技术创新成果的准公共产品属性导致企业进行技术创新的社会报酬率高于私人报酬率,阻碍企业创新积极性,造成市场失灵状态,因此需要政府加以引导。目前直接资助和税收优惠是各个国家和地区普遍采用的激励企业创新的方 ... |
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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战
作者:李宇春、李梓昕 编著 出版:化学工业出版社 日期:2023-06-01 《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度,以案例结构化的方法,在能源化学、能源环境应用工程的基础上,重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨,例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本 ... |
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教育研究中单一被试设计的R语言数据分析
作者:王小慧 出版:上海教育出版社 日期:2023-11-01 单一被试设计是美国著名心理学家斯金纳倡导的研究设计,这一实验设计的独特特征就是允许研究者根据一个或少量的“被试”(例如,个人、小群组、班级和学校等)来评价干预的有效性。单一被试设计有着自身的优势和适用情境,在特殊教育、心理学、医学和社会工作领域有着广泛的应用,是特殊教育领域非常重要的研究设计。 本书综合统计学原理、R ... |
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R语言数据分析与挖掘(高职)
作者:陈维 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2020-08-01 现在,越来越多的人考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多的利润。而学习算法能让商务活动及其发展过程的预测摆脱人脑计算能力的局限,并且能提高数据模型的预测精确度,使得大数据的分析处理在依托计算机的大规模计算能力下得以完成。 当前数据分析*常用的工具就是R语言,本书深入浅出地介绍了利用R语言进行数据分析及构建预 ... |
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例解贝叶斯Meta分析:基于R语言
作者:张天嵩,董圣杰 出版:人民卫生出版社 日期:2021-12-01 以数据复杂程度分类,将Meta分析分为几个大的专题,称为篇;将每个大的专题再细分为章。每章先举一个具体数据,接着介绍适用于数据Mate分析的模型,给出R软件实现过程和结果解读。以问题为导向,以数据为纲,以模型和方法为目,理论与实践结合,重在实践。以数据复杂程度分类,将Mate分析分成几个大的专题,称为篇,然后每个大的专 ... |
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