基于R应用的统计学丛书·应用回归及分类 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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、北京大学等多所学府执教。
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本书括的内容有： 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、森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k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、森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k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的模型， 不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念.
具体描述
读后感
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用户评价
很有用，从大公司到创业公司走出的第一步，靠着这本书
评分沉迷学习无法自拔
评分理论部分叙述得清楚明白，但是有些地方按着书上的代码弄不出正确的结果
评分理论部分叙述得清楚明白，但是有些地方按着书上的代码弄不出正确的结果
评分吴老师的书读起来都很有趣，基本都是交流的口吻，抓住思想脉络，并不纠缠推导细节，读起来行云流水。他从不掩饰自己的观点，书中随处可见对常见观点的评论。最近两本书的前言，他都用这句话结尾：“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，是人们在生命历程中应该获得的”。深以为然。
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