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應(yīng)用回歸及分類——基于R與Python的實(shí)現(xiàn)

應(yīng)用回歸及分類——基于R與Python的實(shí)現(xiàn)

定　　價(jià)：56 元

叢書名：基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書

        

當(dāng)前圖書已被 2 所學(xué)校薦購過！
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  • 作者：吳喜之 張敏
  • 出版時間：2025/5/1
  • ISBN：9787300337753
  • 出 版 社：中國人民大學(xué)出版社
  • 中圖法分類： 
  • 頁碼：
  • 紙張：膠版紙
  • 版次：
  • 開本：128開
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《應(yīng)用回歸及分類》第一版自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(jì)學(xué)到現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)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(xì)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(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)回歸方法方面：本書涵蓋了決策樹、bagging、隨機(jī)森林、mboost、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、k最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(qiáng)大的預(yù)測能力和靈活性。通過本書的學(xué)習(xí)，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(jī)器學(xué)習(xí)分類方法，包括決策樹、bagging、隨機(jī)森林、adaboost、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、k最近鄰方法等。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(zhǔn)確性和效率。

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