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  • 醉染图书R语言数据挖掘9787111565208
  • 正版全新
    • 作者: (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译著 | (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译编 | (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译译 | (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2017-05-01
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    • 作者: (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译著| (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译编| (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译译| (印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2017-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:187
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111565208
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译
    • 著:(印)普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra) 著;黄芸 译
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:49.00
    • ISBN:9787111565208
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2017-05-01
    • 页数:187
    • 外部编号:1201515338
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序
    前言
    章使用R内置数据进行数据处理1
    1.1什么是数据挖掘2
    1.2R语言引论4
    1.2.1快速入门4
    1.2.2数据类型、向量、数组与矩阵4
    1..列表管理、因子与序列7
    1.2.4数据的导入与导出8
    1.3数据类型转换10
    1.4排序与合并数据框11
    1.5索引或切分数据框15
    1.6日期与时间格式化16
    1.7创建新函数17
    1.7.1用户自定义函数17
    1.7.2内置函数18
    1.8循环原理——for循环18
    1.9循环原理——repeat循环19
    1.10循环原理——while循环19
    1.11apply原理19
    1.12字符串操作21
    1.13缺失值(NA)的处理22
    小结
    第2章汽车数据的探索分析24
    2.1一元分析24
    2.2二元分析30
    .多元分析31
    2.4解读分布和变换32
    2.4.1正态分布32
    2.4.2二项分布34
    2.4.3泊松分布34
    2.5解读分布34
    2.6变量分段37
    2.7列联表、二元统及据正态检验37
    2.8设检验41
    2.8.1总体均值检验42
    2.8.2双样本方差检验46
    2.9无参数方法48
    2.9.1Wilcoxon符号秩检验49
    2.9.2Mann—Whitney—Wilcoxon检验49
    2.9.3Kruskal—Wallis检验49
    小结50
    第3章可视化diamond数据集51
    3.1使用ggplot2可视化数据54
    3.1.1条状图64
    3.1.2盒状图65
    3.1.3气泡图65
    3.1.4甜甜圈图66
    3.1.5地理制图67
    3.1.6直方图68
    3.1.7折线图68
    3.1.8饼图69
    3.1.9散点图70
    3.1.10堆叠柱形图75
    3.1.11茎叶图75
    3.1.12词云76
    3.1.13锯齿图76
    3.2使用plotly78
    3.2.1气泡图78
    3.2.2用plotly画条状图79
    3..用plotly画散点图79
    3.2.4用plotly画盒状图80
    3.2.5用plotly画极坐标图82
    3.2.6用plotly画极坐标散点图82
    3.2.7极坐标分区图83
    3.3创建地理制图84
    小结84
    第4章用汽车数据做回归85
    4.1回归引论85
    4.1.1建立回归问题86
    4.1.2案例学习87
    4.2线回归7
    4.3通过逐步回归法进行变量选取98
    4.4Logistic回归99
    4.5三次回归105
    4.6惩罚回归106
    小结109
    第5章基于产品数据的购物篮分析110
    5.1购物篮分析引论110
    5.1.1什么是购物篮分析111
    5.1.2哪里会用到购物篮分析112
    5.1.3数据要求112
    5.1.4前提设/要求114
    5.1.5建模方法114
    5.1.6局限114
    5.2实际项目115
    5.2.1先验算法118
    5.2.2eclat算法121
    5..可视化关联规则1
    5.2.4实施关联规则124
    小结126
    第6章聚类电商数据127
    6.1理解客户分类128
    6.1.1为何理解客户分类很重要128
    6.1.2如何对客户进行分类128
    6.2各种适用的聚类方法129
    6.2.1K均值聚类130
    6.2.2层次聚类135
    6..基于模型的聚类139
    6.2.4聚类算法140
    6.2.5聚类方法的比较143
    参考文献143
    小结143
    第7章构建引擎144
    7.1什么是144
    7.1.1商品类型145
    7.1.2实现问题的方法145
    7.2前提设47
    7.3什么时候采用什么方法148
    7.4协同过滤的局限149
    7.5实际项目149
    小结157
    第8章降维158
    8.1为什么降维158
    8.2降维实际项目161
    8.3有参数法降维172
    参考文献173
    小结173
    第9章神经网络在医疗数据中的应用174
    9.1神经网络引论174
    9.2理解神经网络背后的数学原理176
    9.3用R语言实现神经网络177
    9.4应用神经网络进行预测180
    9.5应用神经网络进行分类183
    9.6应用神经网络进行预测185
    9.7神经网络的优缺点187
    参考文献187
    小结187

    普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra),数据科学家、预测模型专家、深度学习和机器学习实践者、计量经济学家,目前在印度班加罗尔的MaFoiAnalytics数据科学和机器学习实践。他持有行业中货架图设计的专利,并且在艾哈迈德巴德印度管理学院就读期间发表了相关的研究。他现在还是很多很好商科院校的客座教师,经常开展数据科学和机器学习的讲座。
    黄芸,于山东大学数学专业,先后从事银行业与IT咨询业的数据相关工作,曾参与评分决策系统、内部信用评级的模型监控与管理,以及建立预测模型提高呼叫中心运营效率等项目。

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