基于R应用的统计学丛书·应用回归及分类: 基于R 豆 9.7分

资源最后更新于 2020-09-05 22:01:21

作者：吴喜之

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2016-01

ISBN：9787300222875

文件格式： pdf

标签： R 数据分析 统计学 应用回归及分类 编程 统计 statistics R语言

简介· · · · · ·

本书括的内容有： 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、森林、mboost、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、森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k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的模型， 不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念.