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《发货快》应用回归及分类—基于R与Python的实现吴喜之,张敏中

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作者: 吴喜之,张敏
出版社: 中国人民大学出版社
ISBN: 9787300286396
出版时间: 2020-10
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 340页

作者: 吴喜之,张敏
出版社: 中国人民大学出版社
ISBN: 9787300286396

出版时间: 2020-10
版次: 1
装帧: 平装

开本: 16开
纸张: 胶版纸
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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 工程技术

货号：

9787300286396

商品描述：

基本信息
书名:应用回归及分类—基于R与Python的实现
定价：46.00元
作者:吴喜之,张敏
出版社：中国人民大学出版社
出版日期：2020-10-01
ISBN：9787300286396
字数：
页码：340
版次：
装帧：平装
开本：128开
商品重量：
编辑推荐

内容提要
本书包括的内容有：经典线性回归、⼴义线性模型、混合效应模型 (分层模型)、机器学习回归⽅法 (决策树、bagging、随机森林、各种 boosting ⽅法、⼈⼯神经⽹络、⽀持向量机、k 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 近邻⽅法).其中，混合效应模型、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的模型，不可以忽略的是各种⽅法的直观意义及理念.本书的宗旨就是既要介绍传统的回归和分类⽅法，又要引⼊⼤量更加有效的机器学习⽅法，并且通过实际例⼦，运⽤ R 和 Pytho两种软件来让读者理解各种⽅法的意义和实践，能够⾃主做数据分析并得到结论。
目录

作者介绍
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、北京大学等多所学府执教。
序言
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