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吴喜之 著 / 中国人民大学出版社 / 2016-01 / 平装
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上书时间2019-07-13
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应用回归及分类:基于R
本书包括的内容有:经典线性回归、广义线性模型、纵向数据(分层模型),机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法).其中,纵向数据(分层模型)及生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用,所有其他的内容都应该在教学中涉及,可以简化甚至忽略的内容为一些数学推导和某些不那么优秀的模型,不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念.
吴喜之,北京大学数学力学系本科,美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授,博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。
第一章 引言
第二章 经典线性回归
第三章 广义线性模型
第四章 纵向数据及分层模型
第五章 机器学习回归方法
第六章 生存分析及Cox模型
第七章 经典分类:判别分析
第八章 机器学习分类方法
附录 练习:熟练使用R软件
参考文献
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开播时间:09月02日 10:30