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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:45

题名/责任者:
应用回归及分类:基于R/吴喜之编著
出版发行项:
北京:中国人民大学出版社,2016
ISBN及定价:
978-7-300-22287-5/CNY32.00
载体形态项:
236页:图;26cm
并列正题名:
Applied regression and classification with R
其它题名:
基于R
丛编项:
基于R应用的统计学丛书
个人责任者:
吴喜之 编著
学科主题:
回归分析-高等学校-教材
中图法分类号:
O212.1
书目附注:
有书目 (第234-236页)
提要文摘附注:
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。
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