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题名/责任者:

应用回归及分类:基于R/吴喜之编著

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2016

ISBN及定价:

978-7-300-22287-5/CNY32.00

载体形态项:

236页:图;26cm

并列正题名:

Applied regression and classification with R

丛编项:

基于R应用的统计学丛书

个人责任者:

吴喜之 编著

学科主题:

回归分析-高等学校-教材

中图法分类号:

O212.1

书目附注:

有书目 (第234-236页)

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、纵向数据(分层模型)，机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、mboost、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，纵向数据(分层模型)及生存分析及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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