R语言统计学习导论:数据挖掘方法与应用
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更新于2024-12-10
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资源摘要信息:"本书主要介绍了使用R语言进行统计学习的各个方面,包括数据挖掘方法的介绍与应用。R语言作为一种开源的统计分析和图形处理工具,因其强大的数据处理能力和丰富的统计分析包,被广泛应用于数据挖掘、统计分析、生物信息学等多个领域。
R语言具备灵活的语法结构,可以轻松地进行复杂的数据处理、可视化以及统计建模工作。它支持多种统计模型,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等,这些模型可以帮助我们处理分类、回归、聚类等常见问题。
书中提到的统计学习是指使用统计方法来分析和解释数据,从而得出有价值的信息或规律的过程。统计学习的方法涵盖了从简单的描述统计到复杂的机器学习算法。本书的侧重点在于通过R语言实现这些统计方法,并通过具体代码实例来加深读者的理解和应用能力。
在统计学习中,数据挖掘是一个重要的分支,它通过从大量数据中提取有价值的信息,帮助人们做出科学决策。本书将介绍多种数据挖掘技术,包括但不限于以下几类:
1. 分类(Classification):将实例数据划分为预定的几个类别,常见的算法有k最近邻(KNN)、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等。
2. 回归(Regression):预测连续值输出变量,主要算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归等。
3. 聚类(Clustering):将相似的实例组织在一起,常见的算法有K均值(K-means)、层次聚类、密度聚类等。
4. 关联规则(Association Rules):揭示大型数据集中变量之间的有趣关系,如市场篮子分析中的关联规则挖掘。
本书的每一个章节都可能包含具体的R代码片段,这些代码可以帮助读者实际操作,理解和掌握统计学习中的各种概念和算法。此外,作者也可能通过R包(如ggplot2、dplyr等)展示如何创建高质量的数据可视化图表,以便更直观地展示统计分析结果。
总结来说,本书是一本结合理论与实践的统计学习入门书籍,对于那些希望学习使用R语言进行数据挖掘和统计学习的读者来说,是一本极具价值的参考资料。"
2018-12-26 上传
2018-12-26 上传
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