图书介绍
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- （美）托尔戈著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：9787111407003
- 出版时间：2013
- 标注页数：203页
- 文件大小：102MB
- 文件页数：207页
- 主题词：数据采集；程序语言－程序设计
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图书目录
第1章 简介1
1.1如何阅读本书1
1.2 R简介2
1.2.1 R起步2
1.2.2 R对象4
1.2.3向量5
1.2.4向量化7
1.2.5因子8
1.2.6生成序列10
1.2.7数据子集12
1.2.8矩阵和数组13
1.2.9列表17
1.2.10数据框19
1.2.11构建新函数22
1.2.12对象、类和方法24
1.2.13管理R会话25
1.3 MySQL简介25
第2章 预测海藻数量28
2.1问题描述与目标28
2.2数据说明28
2.3数据加载到R29
2.4数据可视化和摘要30
2.5数据缺失37
2.5.1将缺失部分剔除37
2.5.2用最高频率值来填补缺失值38
2.5.3通过变量的相关关系来填补缺失值39
2.5.4通过探索案例之间的相似性来填补缺失值42
2.6获取预测模型43
2.6.1多元线性回归44
2.6.2回归树49
2.7模型的评价和选择53
2.8预测7类海藻的频率64
2.9小结65
第3章 预测股票市场收益67
3.1问题描述与目标67
3.2可用的数据67
3.2.1在R中处理与时间有关的数据68
3.2.2从CSV文件读取数据71
3.2.3从网站上获取数据72
3.2.4从MySQL数据库读取数据73
3.3定义预测任务76
3.3.1预测什么76
3.3.2预测变量是什么78
3.3.3预测任务82
3.3.4模型评价准则83
3.4预测模型84
3.4.1如何应用训练集数据来建模84
3.4.2建模工具86
3.5从预测到实践91
3.5.1如何应用预测模型91
3.5.2与交易相关的评价准则92
3.5.3模型集成：仿真交易92
3.6模型评价和选择99
3.6.1蒙特卡罗估计99
3.6.2实验比较100
3.6.3结果分析104
3.7交易系统110
3.7.1评估最终测试数据110
3.7.2在线交易系统114
3.8小结115
第4章 侦测欺诈交易116
4.1问题描述与目标116
4.2可用的数据116
4.2.1加载数据至R117
4.2.2探索数据集117
4.2.3数据问题122
4.3定义数据挖掘任务128
4.3.1问题的不同解决方法128
4.3.2评价准则130
4.3.3实验方法135
4.4计算离群值的排序136
4.4.1无监督方法136
4.4.2有监督方法145
4.4.3半监督方法155
4.5小结160
第5章 微阵列样本分类162
5.1问题描述与目标162
5.1.1微阵列实验背景简介162
5.1.2数据集ALL163
5.2可用的数据163
5.3基因（特征）选择167
5.3.1基于分布特征的简单过滤方法167
5.3.2 ANOVA过滤170
5.3.3用随机森林进行过滤171
5.3.4用特征聚类的组合进行过滤173
5.4遗传学异常的预测175
5.4.1定义预测任务175
5.4.2模型评价标准175
5.4.3实验过程175
5.4.4建模技术176
5.4.5模型比较179
5.5小结185
参考文献187
主题索引195
数据挖掘术语索引199
R函数索引200