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  • 正版新书]数据挖掘与商务分析:R语言约翰尼斯·莱道尔特97871115
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    • 作者: 约翰尼斯·莱道尔特著 | 约翰尼斯·莱道尔特编 | 约翰尼斯·莱道尔特译 | 约翰尼斯·莱道尔特绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2016-10-01
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    • 作者: 约翰尼斯·莱道尔特著| 约翰尼斯·莱道尔特编| 约翰尼斯·莱道尔特译| 约翰尼斯·莱道尔特绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2016-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-10-01
    • 页数:266
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111549406
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:约翰尼斯·莱道尔特
    • 著:约翰尼斯·莱道尔特
    • 装帧:暂无
    • 印次:1
    • 定价:69
    • ISBN:9787111549406
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2016-10-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2016-10-01
    • 页数:266
    • 外部编号:涿物流园16658
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序
    前言
    致谢
    章 引言
    参考文献
    第2章 处理信息与认识数据
    2.1 例1:2006年出生数据
    2.2 例2:校友捐赠
    . 例:橘子汁
    参考文献
    第3章 标准线回归
    3.1 用R函数估算线回归模型
    3.2 例1:汽车燃油效率
    3.3 例2:丰田二手车价格
    附录3.A模型过度拟合对回归预测均方误差的影响
    参考文献
    第4章 局部多项式回归的非参数回归方法
    4.1 模型的选择
    4.2 密度估计和直方图平滑化的应用
    4.3 多重回归模型的拓展
    4.4 例题和软件
    4.4.1 例1:老忠实喷泉
    4.4.2 例2:NOx排放物
    参考文献
    第5章 简约在统计建模中的重要
    5.1 怎样防止低阳率
    参考文献
    第6章 多参数回归模型中基于惩罚算法的变量选择
    6.1 例1:前列腺癌
    6.2 例2:橙汁
    参考文献
    第7章 Logistic回归
    7.1 对二分类响应数据建立线模型
    7.2 Logistic回归模型中回归系数的解释
    7.3 统计推断
    7.4 对新样例的分类
    7.5 用R语言估计
    7.6 例1:死刑数据
    7.6.1 二分类Logistic回归:Minitab程序输出
    7.6.2 R语言输出结果的解释与分析
    7.7 例2:延误的航班
    7.8 例3:贷款验收
    7.例:德国信贷数据
    参考文献
    第8章 二元分类、概率和分类能的评价
    8.1 二元分类
    8.2 使用概率作决策
    8.3 灵敏度和特异度
    8.4 例子:德国信贷数据
    第9章 近邻分析分类
    9.1 k近邻算法
    9.2 例1:玻璃碎片的法医分析
    9.3 例2:德国信贷数据
    参考文献
    0章 朴素贝叶斯分析:一种由以分类为主的变量对分类响应变量预测的模型
    10.1 例:航班延误
    参考文献
    1章 多项式Logistic回归
    11.1 计算软件
    11.2 例1:玻璃碎片的法医分析
    11.3 例2:重温玻璃碎片的法医分析
    附录11.A简单三重矩阵的详述
    参考文献
    2章 分类和判别分析的深入探讨
    12.1 Fisher线判函数
    12.2 例1:德国数据
    1. 例2:Fisher鸢尾花数据
    12.4 例3:玻璃碎片的法医分析数据
    12.5 例4:MBA申请数据
    参考文献
    3章 决策树
    13.1 例1:前列腺癌
    13.2 例2:摩托车加速度
    13.3 例3:回顾Fisher鸢尾花数据集
    4章 回归、分类树、计算软件及实用分类方法的深入探讨
    14.1 有关树结构的R程序包
    14.2 卡方自动交互检验
    14.3 集成方法:Bagging算法、Boosting算法和随机森林
    14.4 支持向量机
    14.5 神经网络
    14.6 R程序包:关于数据挖掘的一个有用的图形用户界面
    参考文献
    5章 聚类
    15.1 k均值聚类
    15.2 另眼看聚类:将期望化算法应用于混合正态分布
    15.2.1 E步
    15.2.2 M步
    15.3 层次聚类过程
    参考文献
    6章 购物篮分析:关联规则和提升度
    16.1 例1:在线广播
    16.2 例2:收入预测
    参考文献
    7章 降维:因子模型和主成分分析
    17.1 例1:欧洲蛋白质的摄入数据
    17.2 例2:月度失业率数据
    8章 带多重共线输入的降维回归:主成分回归和偏二乘法
    18.1 三个例子
    18.1.1 例1:模拟数据
    18.1.2 例2:基于50个州的历史失业率预测某州下个月的失业率
    18.1.3 例3:预测下月失业率:比较不同方法样本外预测效果
    参考文献
    9章 文本数据:文本挖掘和情感分析
    19.1 逆多项式Logistic回归
    19.2 例1:餐馆评论
    19.3 例2:政治主张
    附录19.A Gentzkow/Shapiro关于“slant”的估计和偏二乘的关系
    参考文献
    第20章 网络数据
    20.1 例1:15世纪罗伦萨的婚姻与权力
    20.2 例2:友谊网络的连接
    参考文献
    附录A练习
    附录B参考文献

    约翰尼斯·莱道尔特(Johannes Ledolter)博士,艾奥大学理科学系和统计与精算科学系的教授,美国统计协会、美国质量学会研究员,靠前统计学会推选会员。莱道尔特博士是wIley出版的((StatisticalMethods for Forecasg》((Achieving lity Throu&nsp;Continual Improvement))((Statistical lYControl:Strategies and Tools for Continual Improvement))的合著者。

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