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题名:
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应用回归及分类 / 吴喜之编著 , |
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ISBN:
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978-7-300-22287-5 价格： CNY32.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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236页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国人民大学出版社 出版日期： 2016 |
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内容提要:
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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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主题词:
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回归分析 高等学校 |
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中图分类法:
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O212.1 版次： 5 |
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其它题名:
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基于R |
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主要责任者:
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吴喜之 编著 |
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索书号:
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5 |