应用回归及分类:基于R

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作者:
出版社: 中国人民大学出版社
2016-01
版次: 1
ISBN: 9787300222875
定价: 32.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 252页
  •   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
  • 内容简介:
      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.
  • 作者简介:
      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。
  • 目录:
    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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