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数据挖掘与r语言下载| 数据挖掘与r语言pdf 版本
  • 软件大小:23.6M
  • 软件语言:中文
  • 软件类型:国产软件/程序开发
  • 软件授权:免费软件
  • 更新时间:2019-07-09 10:49
  • 软件等级:4星
  • 应用平台:Android
  • 软件官网:
软件介绍人气软件精品推荐相关文章网友评论下载地址小编为您推荐: 数据挖掘 r语言
数据挖掘与R语言是专门为计算机行业提供学习的数据挖掘类型书籍,在这里读者可以通过全书学习r语言的数据挖掘,不需要太多的基础知识,简单通俗易懂,还可以通过本书解决更多编程问题,欢迎有需要的用户来IT猫扑下载!

内容简介

《数据挖掘与R语言》的支持网站给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包,不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。《计算机科学丛书:数据挖掘与R语言》利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例,详细描述了数据挖掘的主要过程和技术。“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包,那就选这本书吧。本书包括大量实际案例,它们充分体现了R软件的广度和深度。”—— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例,详细描述了数据挖掘的主要过程和技术,广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。数据挖掘与r语言下载

本书特色

不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。包含R和MySQL基础知识的简介。提供了对数据挖掘技术的特性、缺点和分析目标的基本理解。通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。

作者简介

Luís Torgo葡萄牙波尔图大学计算机科学系副教授,现在在LIAAD实验室从事研究工作。他是APPIA会员,同时还是OBEGEF的创办会员。

数据挖掘与R语言pdf目录

出版者的话推荐序中文版序译者序前言致谢第1章简介1.1如何阅读本书1.2R简介1.2.1R起步1.2.2R对象1.2.3向量1.2.4向量化1.2.5因子1.2.6生成序列1.2.7数据子集1.2.8矩阵和数组1.2.9列表1.2.10数据框1.2.11构建新函数1.2.12对象、类和方法1.2.13管理R会话1.3MySQL简介第2章预测海藻数量2.1问题描述与目标2.2数据说明2.3数据加载到R2.4数据可视化和摘要2.5数据缺失2.5.1将缺失部分剔除2.5.2用最高频率值来填补缺失值2.5.3通过变量的相关关系来填补缺失值2.5.4通过探索案例之间的相似性来填补缺失值2.6获取预测模型2.6.1多元线性回归2.6.2回归树2.7模型的评价和选择2.8预测7类海藻的频率2.9小结第3章预测股票市场收益3.1问题描述与目标3.2可用的数据3.2.1在R中处理与时间有关的数据3.2.2从CSV文件读取数据3.2.3从网站上获取数据3.2.4从MySQL数据库读取数据3.3定义预测任务3.3.1预测什么3.3.2预测变量是什么3.3.3预测任务3.3.4模型评价准则3.4预测模型3.4.1如何应用训练集数据来建模3.4.2建模工具3.5从预测到实践3.5.1如何应用预测模型3.5.2与交易相关的评价准则3.5.3模型集成:仿真交易3.6模型评价和选择3.6.1蒙特卡罗估计3.6.2实验比较3.6.3结果分析3.7交易系统3.7.1评估最终测试数据3.7.2在线交易系统3.8小结第4章侦测欺诈交易4.1问题描述与目标4.2可用的数据4.2.1加载数据至R4.2.2探索数据集4.2.3数据问题4.3定义数据挖掘任务4.3.1问题的不同解决方法4.3.2评价准则4.3.3实验方法4.4计算离群值的排序4.4.1无监督方法4.4.2有监督方法4.4.3半监督方法4.5小结第5章微阵列样本分类5.1问题描述与目标5.1.1微阵列实验背景简介5.1.2数据集ALL5.2可用的数据5.3基因(特征)选择5.3.1基于分布特征的简单过滤方法5.3.2ANOVA过滤5.3.3用随机森林进行过滤5.3.4用特征聚类的组合进行过滤5.4遗传学异常的预测5.4.1定义预测任务5.4.2模型评价标准5.4.3实验过程5.4.4建模技术5.4.5模型比较5.5小结参考文献主题索引数据挖掘术语索引R函数索引
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