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[统计] 基于R语言数据挖掘的统计与分析

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发表于 2018-12-24 18:43:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
R语言作为如今热门的编程语言之一,它由统计学家开发,在解决数据分析问题时具有先天优势。它是一门新兴的语言,掌握它,就是掌握了一门高校的数据分析软件。随着大数据的轰炸,R语言的功能越来越丰富,越来越多的人对R语言产生了兴趣。R语言的特点主要是开源性、全面性、操作简便性、可扩展性等。《基于R语言数据挖掘的统计与分析》的编写是为了让对R语言有兴趣的读者能更加了解R语言,了解大数据时代的数据挖掘等。


书籍目录:
第一章 大数据时代数据挖掘
第一节 大数据概述
第二节 数据挖掘形式与特点
第三节 R语言数据挖掘的应用

第二章 R语言数据挖掘的起步分析
第一节 R的数据对象与类型
第二节 R的向量、矩阵和数组分析
第三节 R数据对象的相互转换

第三章 机器学习和数据挖掘
第一节 机器学习和数据挖掘的联系与区别
第二节 机器学习的方式与类型
第三节 机器学习与数据挖掘应用案例
第四节 深度学习的实践与发展

第四章 R的数据可视化分析
第一节 绘图基础
第二节 变量分布特征的可视化分析
第三节 GIS数据的可视化
第四节 文本词频数据的可视化

第五章 R的人工神经网络数据预测
第一节 人工神经网络概述
第二节 B-P反向传播网络的特点与算法
第三节 B-P反向传播网络的R实现和应用

第六章 R中的聚类分析和判别分析
第一节 多种聚类分析的异同
第二节 R实现KNN聚类分析
第三节 使用R实现系统聚类
第四节 使用R实现快速聚类
第五节 多种判别分析模型综述

第七章 基于支持向量的分类预测分析
第一节 支持向量分类基本情况分析
第二节 各情况下的支持向量分类
第三节 支持向量回归目标与策略
第四节 支持向量机的R实现

第八章 R的模式甄别与网络分析
第一节 模式甄别方法和评价概述
第二节 模式甄别的监督侦测方法
第三节 网络节 点重要性的测度
第四节 网络子群构成特征研究
第五节 主要网络类型及特点

第九章 大数据的安全与隐私
第一节 大数据时代的安全挑战
第二节 解决安全问题的技术研究
第三节 大数据隐私的保护分析

第十章 基于R语言数据挖掘的应用实例
第一节 基于R语言的大学数学教学分析
第二节 运用R绘制地理信息图形
第三节 基于R语言多元回归分析的教育统计应用研究
参考文献


经过加工,已经提供目录和全文浏览,数据狗首发。

基于R语言数据挖掘的统计与分析-分享.pdf

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