统计学导论:基于r应用:with applications in r 编程语言 (美)加雷斯·詹姆斯(gareth james)[等] 新华正版

作者: (美)加雷斯·詹姆斯(gareth james)[等]
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111497714
出版时间: 2015-05

版次: 1
装帧: 平装
开本: 16
页数: 290页

作者: (美)加雷斯·詹姆斯(gareth james)[等]
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111497714

出版时间: 2015-05
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装帧: 平装

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计算机与互联网

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中文版序
译者序
前言
章导论
1.1统计学概述
1.2统计学简史
1.3关于这本书
1.4这本书适用的读者群
1.5记号与简单的矩阵代数
1.6本书的内容安排
1.7用于实验和题的数据集
1.8本书
1.9致谢
第2章统计学
2.1什么是统计学
2.2评价模型精度
2.3实验：r语言简介
2.4题
第3章线回归
3.1简单线回归
3.2多元线回归
3.3回归模型中的其他注意事项
3.4营销计划
3.5线回归与k近邻法的比较
3.6实验：线回归
3.7题
第4章分类
4.1分类问题概述
4.2为什么线回归不可用
4.3逻辑斯谛回归
4.4线判别分析
4.5分类方法的比较
4.6r实验：逻辑斯谛回归、lda、qda和knn
4.7题
第5章重抽样方法
5.1交验证法
5.2自助法
5.3实验：交验证法和自助法
5.4题
第6章线模型选择与正则化
6.1子集选择
6.2压缩估计方法
6.3降维方法
6.4高维问题
6.5实验1：子集选择方法
6.6实验2：岭回归和lasso
6.7实验3：pcr和pls回归
6.8题
第7章非线模型
7.1多项式回归
7.2阶梯函数
7.3基函数
7.4回归样条
7.5光滑样条
7.6局部回归
7.7广义可加模型
7.8实验：非线建模
7.9题
第8章基于树的方法
8.1决策树基本
8.2装袋法、森林和提升法
8.3实验：决策树
8.4题
第9章支持向量机
9.1优选间隔分类器
9.2支持向量分类器
9.3狭义的支持向量机
9.4多分类的svm
9.5与逻辑斯谛回归的关系
9.6实验：支持向量机
9.7题
0章无指导学
10.1无指导学的挑战
10.2主成分分析
10.3聚类分析方法
10.4实验1：主成分分析
10.5实验2：聚类分析
10.6实验3：以nci60数据为例
10.7题

内容简介：

统计学导论:基于r应用是一本统计学方法的概要书，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具，数据来自近20年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。书中介绍了一些重要的建模方法和预测技术以及它们的相关应用。内容涉及线回归、分类、再抽样方法、压缩方法、树方法、聚类、支持向量机等。书中使用大量案例来阐释相关方法，每章都有如何在r中实现所述方法的指导实验。

作者简介：

加雷斯詹姆斯，斯坦福大学统计学博士，师从trevor hatie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授，美国统计学会会士，数理统计协会终身会员，新西兰统计协会会员。tatitica inica、application and cae tudie、theory and method等期刊的副主编。
丹妮拉威滕，斯坦福大学统计学博士，师从robert tibhirani。现为华盛顿大物统计学副教授，美国统计学会和国际数理统计协会会士，journal of putational and graphical tatitic和biometrika等期刊副主编。
特雷弗哈斯帖，美国统计学家和计算机科学家，斯坦福大学统计学教授，英国皇家统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。hatie参与开发了r中的大部分统计建模软件和环境，发明了主曲线和主曲面。
罗伯特提布施瓦尼，斯坦福大学统计学教授，国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士，1996年co统奖得主，提出iao方法。hatie和tibhirani都是统计学领域的泰山北斗，两人合著the element of tatitical learning，还合作讲授斯坦福大学的公开课统计学。
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