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在任何国家及任何制度下都能够生存和发展的知识和能力,就是科学,是人们在生命的历程中应该获得的。 吴喜之 1 纠正了传统教材只重视回归而忽视分类的偏见 2 实际工作中,分类的需求并不比回归少,在分类领域, 机器学习方法在应用范围及预测精度上都普遍超过传统的诸如判别分析和二元时的logistic回归等参数方法。 3 本书以数据为导向,对应不同的数据介绍尽可能多的方法, 并且说明各种方法的优点、缺点及适用范围. 对于不同模型的比较, 本书将主要采用客观的交叉验证的方法.
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正版书籍 复杂数据统计方法——基于R的应用(第二版)(高等院校研究生用书) 中国人民大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
《复杂数据统计方法——基于R的应用(第2版)》由吴喜之编著,本书以数据形式为导向,对应不同的数据形式介绍可能使用的一些方法。首先引入某些感兴趣类型的数据,再介绍并且对比可能适合这些数据的一些统计方法。这些统计方法可能属于许多不同的模型,属于不同的统计方向,但只要适用于同一类数据,我们就尽量将它们都予以介绍。笔者觉得这种以数据为主导的学习方式有助于理解统计作为数据科学的本质,有助于实际工作者通过数据学习多种统计方法的应用。我们列举了可能用于同类数据的若干方法,希望对创造新的数据分析方法有所启发并促使进一步探索,同时也让读者免受查阅大量不同文献之苦。本书不可能介绍所有的方法,大量新方法在你阅读本书的时候正在诞生。
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