应用预测建模 【正版书籍】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
这是一本专注于预测建模的数据分析书,意在为实践者提供预测建模过程的指导,比如如何进行数据预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等。读者可以从中学到许多建模方法以及提高对许多常用的、现代的有效模型的认识,如线性回归、非线性回归和分类模型,涉及树方法、支持向量机等。第0章和第7章分别研究混凝土混合物的抗压强度和作业调度两个案例。作者重实际应用,轻数学理论,从实际数据出发,结合开源软件R语言来求解实际问题,详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含书中使用的数据,以及可以用于重复书中每一章分析的R代码,让读者能在一定精度范围内重复本书的结果,并自然地将书中的预测建模方法应用到自己的数据上。章后附有习题,方便读者巩固所学。这本业界互相推荐的好书,适合所有数据分析人员阅读。
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这本关于数据分析的图书广受好评,荣获2014年Ziegel奖,还被很多教师选为“数据科学”课程的教材。本书专注于预测建模的实际应用,介绍了从数据预处理到建模再到模型评估和选择的整个过程,以及背后的统计思想,涉及各种回归技术和分类技术。从解决实际问题延伸到模型拟合,以及随之出现的主题,如处理类不平衡、选择预测因子等在实践中经常出现的问题,作者意在为读者提供预测建模过程的指导,并结合开源软件R语言来求解实际问题,详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含了书中例题和习题使用的数据,以及用于重复书中每一章分析的R代码。
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