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[英]Keith Ward[基思·沃德], Robert T
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数据挖掘算法与R语言实现
作者:肖海军 出版:电子工业出版社 日期:2018-11-01 本书在介绍R软件基本功能的基础上,介绍了数据挖掘十大经典算法的基本原理及相应的R语言实现范例,旨在使读者能够仿照范例快速掌握大数据分析的方法,从高维海量数据中挖掘有用的信息,使用合适的数据挖掘算法,解决实际问题。全书内容共12章,分别介绍R软件的使用方法、C4.5算法、k-means算法、CART算法、Apriori算 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 293 ![]() |
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R语言与社会科学调查数据分析
作者:谢颖 出版:社会科学文献出版社 日期:2018-09-01 本书稿利用R语言对中国社会综合调查数据(cgss,调查数据对研究者开放,可自行下载,方便获取)进行分析。与市场上一般的R语言工具书不同,本书稿基于真实的调查数据,贴近数据学习和科研分析的真实过程,从读入原始数据开始,逐渐深入。本书的内容完整涵盖描述性统计分析、图表呈现、简单回归分析、广义回归模型、因子分析等主流统计教程 ... |
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教学评估、R&D与高等学校教育效率
作者:潘璐,何蛟 著 出版:重庆大学出版社 日期:2017-09-01 《教学评估、R&D与高等学校教育效率》共分7章。第1章绪论分析了本书选题的理论与现实意义,确定了分析框架;第2章回顾了高等学校教育效率理论,介绍了效率研究方法;第3章基于参数法的前沿模型分析框架对我国普通高等学校教育效率进行了研究;第4章运用事件研究法研究了教学评估事件对高等学校教育效率的影响;第5章在估计知识生产函数 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 209 ![]() |
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深度学习企业实战 基于R语言
作者:[英]尼格尔·刘易斯[N.D,Lewis] 出版:人民邮电出版社 日期:2019-06-01 深度学习是机器学习的一个分支,旨在建立模拟人脑进行分析学习的神经网络。很多知名的科技公司已经部署了深度学习技术来帮助它们解决业务问题。本书侧重于R语言与深度学习的结合,语言通俗易懂,不涉及过多的数学知 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 372 ![]() |
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R语言商务数据分析实战
作者:韩宝国 张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2018-04-01 大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者、IEEE Fellow、华南理工大学计算机与工程学院院长张军倾力推荐。 本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 293 ![]() |
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用R语言分析文学文本
作者:汪顺玉 赵晴 陈萍 出版:上海外语教育出版社 日期:2018-05-01 本书为国际知名出版社Springer出版的"人文学科与社会科学定量研究方法"系列中,Text Analysis with R for Students of Literature一书的中文翻译版,由重庆邮电大学外国语学院院长汪顺玉教授主译,由外教社引进翻译版权出版。 ... |
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R语言机器学习(原书第2版)
作者:[印]卡西克·拉玛苏布兰马尼安[Karthik,Ramasu 出版:机械工业出版社 日期:2019-11-01 (1)从头到尾了解机器学习模型构建过程的全面指南 (2)演示了R语言中各种概念的实践 (3)含基于R语言的Keras和TensorFlow深度学习模型介绍 (4)讲授如何用 R 语言在 Tens ... |
詳情>> | 售價:NT$ 750 ![]() |
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深度学习实战手册 R语言版
作者:[印度]普拉卡什[Prakash]阿丘图尼·斯里·克里希纳· 出版:人民邮电出版社 日期:2020-01-01 深度学习是当前的热门,它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中,深度学习取得的效果非常吸引人。同时,R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。 本书将深度学习和R语言两者结合起来,帮助你解 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 474 ![]() |
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贝叶斯统计——基于R和BUGS的应用
作者:韩明 出版:同济大学出版社 日期:2018-01-01 全书共十三章,内容分为四个部分:*部分,介绍贝叶斯统计的发展和应用概况;第二部分,介绍贝叶斯统计的基础理论;第三部分,介绍贝叶斯统计在一些域中的应用;第四部分,介绍贝叶斯计算方法及有关软件。另外,本书还有三个附录。本书突出R和BUGS在贝叶斯统计中的应用,书中的一些例题、应用案例,采用R软件、WinBUGS和 Open ... |
詳情>> | 售價:NT$ 319 ![]() |
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R语言数据分析与挖掘实战手册
作者:[中国]程静 出版:中国铁道出版社 日期:2019-06-01 本书系统地介绍了利用R 语言进行数据分析和挖掘的相关技术,采用由浅入深的框架体系:开篇伊始介绍R 语言的基础操作,进而介绍回归分析、方差分析等数据分析的方法,以更好地探索数据内部结构,获取数据所包含的信息;更重要的是为后续的数据挖掘提供理论依据;*后介绍典型数据挖掘工具和方法,采用理论基础到算法介绍到案例实战的布局,让 ... |
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R语言机器学习 第2版(影印版)
作者:[美]布雷特·兰茨 出版:东南大学出版社 日期:2017-04-01 布雷特兰茨编*的《R语言机器学习(第2版影 印版)(英文版)》与时俱进。携最新的库和*现代 的编程思维为你丝丝入扣地介绍了专业数据科学必不 可少的技能。不用再惧怕理论知识。书中提供了编写 算法和处理数据所需的*关键的实用知识,只要有* 基本的经验就可以了。 你可以在书中找到洞悉复杂的数据所需的全部分 析工具,还能学到 ... |
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R语言游戏数据分析与挖掘
作者:谢佳标 出版:机械工业出版社 日期:2017-07-01 (1)乐逗游戏高级数据分析师撰写,资深R语言技术工程师近10年数据挖掘与分析经验总结。 (2)以解决游戏行业的具体问题为目标,技术和业务双重导向,系统阐述游戏数据分析与挖掘的技术、方法论和工具,以及 ... |
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R语言:数据可视化与统计分析基础
作者:王翔,朱敏 出版:机械工业出版社 日期:2018-12-01 信息与互联网技术的不断发展,赋予了[0大0][0学0]课堂教[0学0]以[亲斤]的内涵,[扌是]供了更加多样化的[0学0]习工具。正如[0学0]习[亲斤]的人类语言可以让我们了解到不同的文化一样,[0学0]习一门计算[1机1]语言使得我们在探索世界时多了一种[亲斤]的手段。 本书从易上手的基本理念出发,对应用R语言 ... |
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数量生态学——R语言的应用(第二版)
作者:Daniel,Borcard,Fran 出版:高等教育出版社 日期: 近年来,随着新的数据分析方法在生态学和环境科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临,R语言统计软件以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点,在生态科学和环境科学研究领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐。数量生态学方法是现代生态学研究的重要工具,本书是连接数量生态学方法和R语言的桥梁。本书首先介绍探索性数据分析和关联矩阵的构 ... |
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试验设计与统计分析--R语言实现(国家林业和草原局普通高等教育十三五规划教材)
作者:刘苑秋 徐雁南 编 出版:中国林业出版社 日期:2020-06-01 本书一共16章,第1章生物统计学基础,重点介绍随机变量及其分布,统计假设检验、方差分析及一元回归与相关分析等基础统计分析方法,在方差分析中重点介绍基本原理,并以单因素方差分析介绍基本方法,对于双因素及多因素方差分析方法在后面试验设计中介绍;第2章多元统计分析,重点介绍了多元线性回归与相关分析、通径分析、典型相关分析、主 ... |
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大数据数学基础(R语言描述)
作者:程丹,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2019-03-01 知名大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者、IEEE Fellow、华南理工大学计算机与工程学院院长张军倾力推荐。 全书大部分章节紧扣实际需求展开,不堆积知 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 314 ![]() |
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R语言机器学习:实用案例分析
作者:[印]拉格哈夫·巴利[Raghav Bali],迪潘简·撒卡 出版:机械工业出版社 日期:2017-06-01 数据科学和机器学习是当今技术领域中*的流行语。本书将带您进行一次数据驱动的旅程,从基础的R和机器学习开始,逐步建立用于解决实际问题的项目的概念。本书共8章。第1章介绍R及其相关的基础知识,并简单介绍了机器学习的概念。第2章深入研究机器学习,介绍各种类型的学习算法,以及一些现实世界的案例。第3章使用市场购物篮分析和关联规 ... |
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数据挖掘与应用:以SAS和R为工具(第二版)
作者:张俊妮 出版:北京大学出版社 日期:2018-10-01 * 数据挖掘领域的经典教材,基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。 * “哈佛小魔女”,中科院少年班天才统计学家张俊妮教授十年一剑之作。 * 加入大量医疗、金融、营销、保险、政府部门等应 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 377 ![]() |
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风险模型:基于R的保险损失预测
作者:孟生旺 出版:清华大学出版社 日期:2017-09-01 本书为中国人民大学统计学院组织编撰的应用统计工程前沿丛书(十二五国家重点图书出版规划项目)中的一本,以R语言为工具讨论了保险中的风险预测方法。风险预测是保险公司进行风险评估和合理定价的依据,是其提高核 ... |
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深度学习:R语言实践指南
作者:[美]托威赫·贝索洛[Taweh Beysolow II] 出版:机械工业出版社 日期:2018-08-01 本书内容主要涉及:深度学习的数学理论基础,包括重要的统计学和线性代数的相关基本概念和知识;深度学习的各种典型模型,例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型,以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型;构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法;应用R语言进行机器学习 ... |
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