数据挖掘与商务分析-R语言_PDF下载[93MB-百度云]约翰尼斯.莱道尔特

本书特色

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从海量的数据中收集、分析、提取有价值的信息需要功能强大的分析工具，本书结合R软件详细介绍了数据挖掘和数据分析的实用方法，主要内容包括处理信息和获取数据、标准线性回归、局部多项式回归、统计建模中简约的重要性、Logistic回归、贝叶斯分析、多项式Logistic回归、决策树、聚类、购物篮分析、降维和网络数据等。书后配有练习并且书中所有例子涉及的数据集和R代码可以从本书配套网站获取。

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目录译者序前言致谢第1章引言参考文献第2章处理信息与认识数据2��1例1：2006年出生数据2��2例2：校友捐赠2��3例3：橘子汁参考文献第3章标准线性回归3��1用R函数估算线性回归模型3��2例1：汽车燃油效率3��3例2：丰田二手车价格附录3�盇模型过度拟合对回归预测均方误差的影响参考文献第4章局部多项式回归的非参数回归方法4��1模型的选择4��2密度估计和直方图平滑化的应用4��3多重回归模型的拓展4��4例题和软件4��4��1例1：老忠实喷泉4��4��2例2：NOx排放物参考文献第5章简约在统计建模中的重要性5��1怎样防止低假阳率参考文献第6章多参数回归模型中基于惩罚算法的变量选择6��1例1：前列腺癌6��2例2：橙汁参考文献第7章Logistic回归7��1对二分类响应数据建立线性模型7��2Logistic回归模型中回归系数的解释7��3统计推断7��4对新样例的分类7��5用R语言估计7��6例1：死刑数据7��6��1二分类Logistic回归：Minitab程序输出7��6��2R语言输出结果的解释与分析7��7例2：延误的航班7��8例3：贷款验收7��9例4：德国信贷数据参考文献第8章二元分类、概率和分类性能的评价8��1二元分类8��2使用概率作决策8��3灵敏度和特异度8��4例子：德国信贷数据第9章*近邻分析分类9��1k近邻算法9��2例1：玻璃碎片的法医分析9��3例2：德国信贷数据参考文献第10章朴素贝叶斯分析：一种由以分类为主的变量对分类响应变量预测的模型10��1例：航班延误参考文献第11章多项式Logistic回归11��1计算软件11��2例1：玻璃碎片的法医分析11��3例2：重温玻璃碎片的法医分析附录11�盇简单三重矩阵的详述参考文献第12章分类和判别分析的深入探讨12��1Fisher线性判别函数12��2例1：德国信用卡数据12��3例2：Fisher鸢尾花数据12��4例3：玻璃碎片的法医分析数据12��5例4：MBA申请数据参考文献第13章决策树13��1例1：前列腺癌13��2例2：摩托车加速度13��3例3：回顾Fisher鸢尾花数据集第14章回归、分类树、计算软件及其他实用分类方法的深入探讨14��1有关树结构的R程序包14��2卡方自动交互检验14��3集成方法：Bagging算法、Boosting算法和随机森林14��4支持向量机14��5神经网络14��6R程序包：关于数据挖掘的一个有用的图形用户界面参考文献第15章聚类15��1k均值聚类15��2另眼看聚类：将期望*大化算法应用于混合正态分布15��2��1E步15��2��2M步15��3层次聚类过程参考文献第16章购物篮分析:关联规则和提升度16��1例1：在线广播16��2例2：收入预测参考文献第17章降维：因子模型和主成分分析17��1例1：欧洲蛋白质的摄入数据17��2例2：月度失业率数据第18章带多重共线性输入的降维回归：主成分回归和偏*小二乘法18��1三个例子18��1��1例1：模拟数据18��1��2例2：基于50个州的历史失业率预测某州下个月的失业率18��1��3例3：预测下月失业率：比较不同方法样本外预测效果参考文献第19章文本数据：文本挖掘和情感分析19��1逆多项式Logistic回归19��2例1：餐馆评论19��3例2：政治主张附录19.A Gentzkow/Shapiro关于“slant”的估计和偏*小二乘的关系参考文献第20章网络数据20��1例1：15世纪佛罗伦萨的婚姻与权力20��2例2：友谊网络的连接参考文献附录A练习附录B参考文献信息