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應(yīng)用回歸及分類——基于R與PYTHON的實現(xiàn)(第3版)(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計學叢書)
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應(yīng)用回歸及分類——基于R與PYTHON的實現(xiàn)(第3版)(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計學叢書) 版權(quán)信息
- ISBN：9787300337753
- 條形碼：9787300337753 ; 978-7-300-33775-3
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
應(yīng)用回歸及分類——基于R與PYTHON的實現(xiàn)(第3版)(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計學叢書) 內(nèi)容簡介
《應(yīng)用回歸及分類》**版自2016年出版以來，經(jīng)過兩版的沉淀，已經(jīng)成為一本全面介紹回歸和分類方法的權(quán)威教材，它涵蓋了從傳統(tǒng)統(tǒng)計學到現(xiàn)代機器學習的各種內(nèi)容。本書旨在為讀者提供一套完整、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和方法，幫助他們更好地理解和應(yīng)用回歸及分類技術(shù)。
1.在回歸方面：本書詳細介紹了經(jīng)典線性回歸和廣義線性模型，這些模型是回歸分析的基礎(chǔ)，適用于各種實際問題的建模和預(yù)測。此外，本書還深入探討了縱向數(shù)據(jù)（分層模型）的處理方法，為讀者提供了處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有效手段。
2. 在機器學習回歸方法方面：本書涵蓋了決策樹、bagging、隨機森林、mboost、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、k*近鄰方法等多種技術(shù)。這些方法在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中得到了廣泛應(yīng)用，具有強大的預(yù)測能力和靈活性。通過本書的學習，讀者將能夠熟練掌握這些方法的原理和應(yīng)用技巧。
3.在分類方面：本書首先介紹了經(jīng)典判別分析與logistic回歸分類方法，這些方法在分類問題中具有重要地位。隨后，本書深入探討了機器學習分類方法，包括決策樹、bagging、隨機森林、adaboost、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、k*近鄰方法等。這些方法在處理復(fù)雜分類問題時具有顯著優(yōu)勢，能夠幫助讀者提高分類準確性和效率。
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