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题名/责任者:

应用回归及分类:基于R与Python的实现/吴喜之,张敏编注

版本说明:

2版

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-300-28639-6/CNY46.00

载体形态项:

331页:图;26cm

并列正题名:

Pplied regression and classification with R and Python

其它题名:

基于R与Python的实现

丛编项:

基于R应用的统计学丛书

个人责任者:

吴喜之 编注

个人责任者:

张敏 编注

学科主题:

回归分析

中图法分类号:

O212.1

提要文摘附注:

本书包括的内容有: 经典线性回归、广义线性模型、混合效应模型 (分层模型)、机器学习回归方法 (决策树、bagging、随机森林、各种 boosting 方法、人工神经网络、支持向量机、k 最近邻方法)、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、随机森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k 最近邻方法).其中, 混合效应模型、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优秀的模型, 不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念.

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