App 下载
注册
登录
|
搜索
正在搜索中...
首页
我的书架
我的主页
我的收藏
我的书评
“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pf
……
[ 展开全部 ]
ahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、缺点和分析目标的基本理解。
[ 收起 ]
作者：(葡)Luis Torgo
出版社：机械工业出版社
定价：49.00元
ISBN：7111407008
给个评价
做个书摘
书摘 (21 )
评价 (1 )
查看所有书摘
按目录显示书摘
只显示目录
出版者的话
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
推荐序
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
中文版序
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
译者序
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
前言
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
致谢
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第1章简介
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.1如何阅读本书
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2R简介
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.1R起步
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.2R对象
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.3向量
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.4向量化
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.5因子
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.6生成序列
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.7数据子集
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.8矩阵和数组
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.9列表
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.10数据框
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.11构建新函数
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.12对象、类和方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.2.13管理R会话
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
1.3MySQL简介
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第2章预测海藻数量
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.1问题描述与目标
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.2数据说明
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.3数据加载到R
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.4数据可视化和摘要
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.5数据缺失
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.5.1将缺失部分剔除
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.5.2用最高频率值来填补缺失值
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.5.3通过变量的相关关系来填补缺失值
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.5.4通过探索案例之间的相似性来填补缺失值
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.6获取预测模型
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.6.1多元线性回归
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.6.2回归树
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.7模型的评价和选择
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.8预测7类海藻的频率
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
2.9小结
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第3章预测股票市场收益
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.1问题描述与目标
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2可用的数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2.1在R中处理与时间有关的数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2.2从CSV文件读取数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2.3从网站上获取数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.2.4从MySQL数据库读取数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3定义预测任务
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3.1预测什么
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3.2预测变量是什么
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3.3预测任务
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.3.4模型评价准则
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.4预测模型
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.4.1如何应用训练集数据来建模
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.4.2建模工具
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.5从预测到实践
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.5.1如何应用预测模型
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.5.2与交易相关的评价准则
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.5.3模型集成：仿真交易
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.6模型评价和选择
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.6.1蒙特卡罗估计
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.6.2实验比较
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.6.3结果分析
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.7交易系统
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.7.1评估最终测试数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.7.2在线交易系统
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
3.8小结
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第4章侦测欺诈交易
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.1问题描述与目标
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.2可用的数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.2.1加载数据至R
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.2.2探索数据集
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.2.3数据问题
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.3定义数据挖掘任务
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.3.1问题的不同解决方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.3.2评价准则
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.3.3实验方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.4计算离群值的排序
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.4.1无监督方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.4.2有监督方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.4.3半监督方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
4.5小结
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
第5章微阵列样本分类
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.1问题描述与目标
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.1.1微阵列实验背景简介
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.1.2数据集ALL
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.2可用的数据
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3基因（特征）选择
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3.1基于分布特征的简单过滤方法
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3.2ANOVA过滤
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3.3用随机森林进行过滤
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.3.4用特征聚类的组合进行过滤
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4遗传学异常的预测
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4.1定义预测任务
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4.2模型评价标准
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4.3实验过程
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4.4建模技术
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.4.5模型比较
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
5.5小结
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
参考文献
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
主题索引
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
数据挖掘术语索引
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
R函数索引
还没有人在此章节添加过书摘，赶紧来抢第一吧！
在此章节添加书摘
导购链接
×
做书摘
文字书摘
读图识字
至少还需要输入
10
字
保存原图片为书摘
上传图片
识别
最多输入
500
个字
上传图片
重新上传
写点笔记吧
至少还需要输入
10
字
章节（选填）
出版者的话
推荐序
中文版序
译者序
前言
致谢
第1章简介
1.1如何阅读本书
1.2R简介
1.2.1R起步
1.2.2R对象
1.2.3向量
1.2.4向量化
1.2.5因子
1.2.6生成序列
1.2.7数据子集
1.2.8矩阵和数组
1.2.9列表
1.2.10数据框
1.2.11构建新函数
1.2.12对象、类和方法
1.2.13管理R会话
1.3MySQL简介
第2章预测海藻数量
2.1问题描述与目标
2.2数据说明
2.3数据加载到R
2.4数据可视化和摘要
2.5数据缺失
2.5.1将缺失部分剔除
2.5.2用最高频率值来填补缺失值
2.5.3通过变量的相关关系来填补缺失值
2.5.4通过探索案例之间的相似性来填补缺失值
2.6获取预测模型
2.6.1多元线性回归
2.6.2回归树
2.7模型的评价和选择
2.8预测7类海藻的频率
2.9小结
第3章预测股票市场收益
3.1问题描述与目标
3.2可用的数据
3.2.1在R中处理与时间有关的数据
3.2.2从CSV文件读取数据
3.2.3从网站上获取数据
3.2.4从MySQL数据库读取数据
3.3定义预测任务
3.3.1预测什么
3.3.2预测变量是什么
3.3.3预测任务
3.3.4模型评价准则
3.4预测模型
3.4.1如何应用训练集数据来建模
3.4.2建模工具
3.5从预测到实践
3.5.1如何应用预测模型
3.5.2与交易相关的评价准则
3.5.3模型集成：仿真交易
3.6模型评价和选择
3.6.1蒙特卡罗估计
3.6.2实验比较
3.6.3结果分析
3.7交易系统
3.7.1评估最终测试数据
3.7.2在线交易系统
3.8小结
第4章侦测欺诈交易
4.1问题描述与目标
4.2可用的数据
4.2.1加载数据至R
4.2.2探索数据集
4.2.3数据问题
4.3定义数据挖掘任务
4.3.1问题的不同解决方法
4.3.2评价准则
4.3.3实验方法
4.4计算离群值的排序
4.4.1无监督方法
4.4.2有监督方法
4.4.3半监督方法
4.5小结
第5章微阵列样本分类
5.1问题描述与目标
5.1.1微阵列实验背景简介
5.1.2数据集ALL
5.2可用的数据
5.3基因（特征）选择
5.3.1基于分布特征的简单过滤方法
5.3.2ANOVA过滤
5.3.3用随机森林进行过滤
5.3.4用特征聚类的组合进行过滤
5.4遗传学异常的预测
5.4.1定义预测任务
5.4.2模型评价标准
5.4.3实验过程
5.4.4建模技术
5.4.5模型比较
5.5小结
参考文献
主题索引
数据挖掘术语索引
R函数索引
页码（选填）
这本书已经添加了这些章节，请勾选或者新建你的书摘所属的章节
add
up
down
remove
出版者的话
推荐序
中文版序
译者序
前言
致谢
第1章简介
1.1如何阅读本书
1.2R简介
1.2.1R起步
1.2.2R对象
1.2.3向量
1.2.4向量化
1.2.5因子
1.2.6生成序列
1.2.7数据子集
1.2.8矩阵和数组
1.2.9列表
1.2.10数据框
1.2.11构建新函数
1.2.12对象、类和方法
1.2.13管理R会话
1.3MySQL简介
第2章预测海藻数量
2.1问题描述与目标
2.2数据说明
2.3数据加载到R
2.4数据可视化和摘要
2.5数据缺失
2.5.1将缺失部分剔除
2.5.2用最高频率值来填补缺失值
2.5.3通过变量的相关关系来填补缺失值
2.5.4通过探索案例之间的相似性来填补缺失值
2.6获取预测模型
2.6.1多元线性回归
2.6.2回归树
2.7模型的评价和选择
2.8预测7类海藻的频率
2.9小结
第3章预测股票市场收益
3.1问题描述与目标
3.2可用的数据
3.2.1在R中处理与时间有关的数据
3.2.2从CSV文件读取数据
3.2.3从网站上获取数据
3.2.4从MySQL数据库读取数据
3.3定义预测任务
3.3.1预测什么
3.3.2预测变量是什么
3.3.3预测任务
3.3.4模型评价准则
3.4预测模型
3.4.1如何应用训练集数据来建模
3.4.2建模工具
3.5从预测到实践
3.5.1如何应用预测模型
3.5.2与交易相关的评价准则
3.5.3模型集成：仿真交易
3.6模型评价和选择
3.6.1蒙特卡罗估计
3.6.2实验比较
3.6.3结果分析
3.7交易系统
3.7.1评估最终测试数据
3.7.2在线交易系统
3.8小结
第4章侦测欺诈交易
4.1问题描述与目标
4.2可用的数据
4.2.1加载数据至R
4.2.2探索数据集
4.2.3数据问题
4.3定义数据挖掘任务
4.3.1问题的不同解决方法
4.3.2评价准则
4.3.3实验方法
4.4计算离群值的排序
4.4.1无监督方法
4.4.2有监督方法
4.4.3半监督方法
4.5小结
第5章微阵列样本分类
5.1问题描述与目标
5.1.1微阵列实验背景简介
5.1.2数据集ALL
5.2可用的数据
5.3基因（特征）选择
5.3.1基于分布特征的简单过滤方法
5.3.2ANOVA过滤
5.3.3用随机森林进行过滤
5.3.4用特征聚类的组合进行过滤
5.4遗传学异常的预测
5.4.1定义预测任务
5.4.2模型评价标准
5.4.3实验过程
5.4.4建模技术
5.4.5模型比较
5.5小结
参考文献
主题索引
数据挖掘术语索引
R函数索引
×
添加一个书摘本
搜索创建书摘本
搜索
正在搜索...
不对，换一下
书名
作者
出版社
备注
ISBN
*
*
出版者的话
推荐序
中文版序
译者序
前言
致谢
第1章简介
1.1如何阅读本书
1.2R简介
1.2.1R起步
1.2.2R对象
1.2.3向量
1.2.4向量化
1.2.5因子
1.2.6生成序列
1.2.7数据子集
1.2.8矩阵和数组
1.2.9列表
1.2.10数据框
1.2.11构建新函数
1.2.12对象、类和方法
1.2.13管理R会话
1.3MySQL简介
第2章预测海藻数量
2.1问题描述与目标
2.2数据说明
2.3数据加载到R
2.4数据可视化和摘要
2.5数据缺失
2.5.1将缺失部分剔除
2.5.2用最高频率值来填补缺失值
2.5.3通过变量的相关关系来填补缺失值
2.5.4通过探索案例之间的相似性来填补缺失值
2.6获取预测模型
2.6.1多元线性回归
2.6.2回归树
2.7模型的评价和选择
2.8预测7类海藻的频率
2.9小结
第3章预测股票市场收益
3.1问题描述与目标
3.2可用的数据
3.2.1在R中处理与时间有关的数据
3.2.2从CSV文件读取数据
3.2.3从网站上获取数据
3.2.4从MySQL数据库读取数据
3.3定义预测任务
3.3.1预测什么
3.3.2预测变量是什么
3.3.3预测任务
3.3.4模型评价准则
3.4预测模型
3.4.1如何应用训练集数据来建模
3.4.2建模工具
3.5从预测到实践
3.5.1如何应用预测模型
3.5.2与交易相关的评价准则
3.5.3模型集成：仿真交易
3.6模型评价和选择
3.6.1蒙特卡罗估计
3.6.2实验比较
3.6.3结果分析
3.7交易系统
3.7.1评估最终测试数据
3.7.2在线交易系统
3.8小结
第4章侦测欺诈交易
4.1问题描述与目标
4.2可用的数据
4.2.1加载数据至R
4.2.2探索数据集
4.2.3数据问题
4.3定义数据挖掘任务
4.3.1问题的不同解决方法
4.3.2评价准则
4.3.3实验方法
4.4计算离群值的排序
4.4.1无监督方法
4.4.2有监督方法
4.4.3半监督方法
4.5小结
第5章微阵列样本分类
5.1问题描述与目标
5.1.1微阵列实验背景简介
5.1.2数据集ALL
5.2可用的数据
5.3基因（特征）选择
5.3.1基于分布特征的简单过滤方法
5.3.2ANOVA过滤
5.3.3用随机森林进行过滤
5.3.4用特征聚类的组合进行过滤
5.4遗传学异常的预测
5.4.1定义预测任务
5.4.2模型评价标准
5.4.3实验过程
5.4.4建模技术
5.4.5模型比较
5.5小结
参考文献
主题索引
数据挖掘术语索引
R函数索引