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书目信息

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题名:
机器学习与R语言实战
    
 
作者: 丘祐玮 著 ;潘怡 , 叶晖 译
分册:  
出版信息: 北京   机械工业出版社  2016
页数: 13, 338页
开本: 24cm
丛书名: 数据分析与决策技术丛书
单 册:
中图分类: TP181
科图分类:
主题词: 机器学习--ji qi xue xi
电子资源:
ISBN: 978-7-111-53595-9
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330    @a本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令;第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析;第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念;第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系;第5章介绍基于树的分类器:K近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器;第6章神经网络和支持向量机;第7章展示一些模型评估的方法;第8章探讨集成分类器;第9章讲述多种聚类算法;第10章介绍关联分析和序列挖掘;第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征;第12章讨论大数据分析(R和Hadoop)。
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    机器学习与R语言实战= Machine learning with R cookbook/丘祐玮著/潘怡, 叶晖译.-北京:机械工业出版社,2016
    13, 338页;24cm.-(数据分析与决策技术丛书)
    使用对象:程序设计员、程序开发人员及相关读者。
    
    ISBN 978-7-111-53595-9:CNY69.00
    本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令;第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析;第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念;第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系;第5章介绍基于树的分类器:K近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器;第6章神经网络和支持向量机;第7章展示一些模型评估的方法;第8章探讨集成分类器;第9章讲述多种聚类算法;第10章介绍关联分析和序列挖掘;第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征;第12章讨论大数据分析(R和Hadoop)。
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正题名:机器学习与R语言实战     索取号:TP181/1         预约/预借

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