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21世纪统计学系列教材 R语言数据挖掘 第2版 by 薛薇著 is a book available to read on EtoBox.

What is 21世纪统计学系列教材 R语言数据挖掘 第2版 about?

1 (p1): 第1章 数据挖掘与R语言概述 2 (p1-1): 1.1 什么是数据挖掘 3 (p1-2): 1.2 数据挖掘的结果 7 (p1-3): 1.3 数据挖掘能做什么 13 (p1-4): 1.4 数据挖掘方法的特点 16 (p1-5): 1.5 数据挖掘的典型应用 22 (p1-6): 1.6 R语言入门必备 31 (p1-7): 1.7 RStudio简介 33 (p1-8): 1.8 本章函数列表 34 (p2): 第2章 R的数据组织和整理 34 (p2-1): 2.1 R的数据对象 37 (p2-2): 2.2 向量的创建和访问 41 (p2-3): 2.3 矩阵的创建和访问 48 (p2-4): 2.4 数据框的创建和访问 52 (p2-5): 2.5 数组和列表的创建和访问 55 (p2-6): 2.6 数据对象的相互转换 61 (p2-7): 2.7 导入外部数据和保存数据 69 (p2-8): 2.8 R语言程序设计基础 86 (p2-9): 2.9 R语言数据整理和程序设计综合应用 88 (p2-10): 2.10 本章函数列表 90 (p3): 第3章 R的数据可视化 90 (p3-1): 3.1 绘图基础 96 (p3-2): 3.2 单变量分布特征的可视化 103 (p3-3): 3.3 多变量联合分布特征的可视化 109 (p3-4): 3.4 变量间相关性的可视化 121 (p3-5): 3.5 GIS数据的可视化 126 (p3-6): 3.6 文本词频数据的可视化 128 (p3-7): 3.7 本章函数列表 129 (p4): 第4章 R的近邻分析:数据预测 129 (p4-1): 4.1 近邻分析:K-近邻法 139 (p4-2): 4.2 基于变量重要性的加权K-近邻法 143 (p4-3): 4.3 基于观测相似性的加权K-近邻法 149 (p4-4): 4.4 本章函数列表 150 (p5): 第5章 R的决策树:数据预测 150 (p5-1): 5.1 决策树算法概述 155 (p5-2): 5.2 分类回归树的生长过程 160 (p5-3): 5.3 分类回归树的剪枝 165 (p5-4): 5.4 分类回归树的R函数和应用示例 170 (p5-5): 5.5 建立分类回归树的组合预测模型 178 (p5-6): 5.6 随机森林 185 (p5-7): 5.7 本章函数列表 187 (p6): 第6章 R的人工神经网络:数据预测 188 (p6-1): 6.1 人工神经网络概述 195 (p6-2): 6.2 B-P反向传播网络 202 (p6-3): 6.3 B-P反向传播网络的R函数和应用示例 212 (p6-4): 6.4 本章函数列表 213 (p7): 第7章 R的支持向量机:数据预测

Author

薛薇著

Publisher

北京:中国人民大学出版社

Published

2018

Language

ZH

ISBN

9787300258256