统计学习(R语言版)--聚文网

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内容简介

本书介绍了统计学习的思想、方法和理论，以及R语言应用，涵盖统计学习的内容包括：绪论、模型评价、线性回归模型、重抽样方法、判别分析、K 近邻法、模型选择与正则化、非参数回归模型、 logistic回归、决策树、支持向量机、主成分分析、聚类分析、前馈神经网络和卷积神经网络等。本书的主要特色是提供了大量翔实的应用案例，并使用R语言进行计算和数据可视化，对书中的统计学习方法和理论都给出了R语言程序和应用，并配有相当数量的习题可供练习。本书取材新颖、阐述严谨、推导详尽、重点突出、深入浅出、富有启发性，便于教学与自学。本书可作为统计学、数据科学、数学、计算机科学、人工智能、金融学、经济学、医学和工程领域等专业本科生和研究生的统计学习、机器学习和数据分析等课程的教材或者参考书，也可供从事数据分析的相关科技人员和工作者参考。

第1章绪论 1.1 统计学习概述 1.1.1 统计学习的特点 1.1.2 统计学习的对象 1.1.3 统计学习的分类 1.2 关于本书 1.3 本书适用对象习题1 第2章模型评价 2.1 回归模型及评价准则 2.1.1 回归模型 2.1.2 模型估计 2.1.3 回归模型精度的评价准则 2.2 分类模型及评价准则习题2 第3章线性回归模型 3.1 线性回归模型 3.1.1 模型介绍 3.1.2 最小二乘估计 3.1.3 a2的估计 3.1.4 假设检验 3.1.5 预测区间与置信区间 3.1.6 R语言函数及应用 3.2 回归诊断 3.2.1 什么是回归诊断 3.2.2 残差 3.2.3 残差图 3.2.4 影响分析 3.2.5 多重共线性 3.3 加权最小二乘方法 3.4 Box-Cox变换 3.5 定性协变量建模习题3 第4章重抽样方法 4.1 交叉验证法 4.1.1 验证集方法 4.1.2 LOOCV 方法 4.1.3 GCV方法 4.1.4 k折CV方法 4.2 Bootstrap方法习题4 …… 第5章判别分析第6章 K近邻法第7章模型选择与正则化第8章非参数回归模型第9章 Logistic回归第10章决策树第11章支持向量机第12章主成分分析

统计学习(R语言版)

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