应用回归及分类:基于R

图书标准信息

• 作者 吴喜之 著
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2016-01
• 版次 1
• ISBN 9787300222875
• 定价 32.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 252页
• 丛书 基于R应用的统计学丛书

【内容简介】

　　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.

【作者简介】

　　吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。

【目录】

第一章 引言
第二章 经典线性回归
第三章 广义线性模型
第四章 纵向数据及分层模型
第五章 机器学习回归方法
第六章 生存分析及Cox模型
第七章 经典分类：判别分析
第八章 机器学习分类方法

附录 练习：熟练使用R软件
参考文献