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题名/责任者:

应用回归及分类:基于R与Python的实现/吴喜之, 张敏编著

版本说明:

第3版

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-300-33775-3/CNY56.00

载体形态项:

268页:图;26cm

并列正题名:

Applied regression and classification:with R and Python

丛编项:

基于R应用的统计学丛书

个人责任者:

吴喜之 编著

个人责任者:

张敏 编著

学科主题:

回归分析

中图法分类号:

O212.1

书目附注:

有书目 (第265-268页)

提要文摘附注:

本书详细介绍了经典线性回归和广义线性模型, 这些模型是回归分析的基础, 适用于各种实际问题的建模和预测。在机器学习回归方法方面: 本书涵盖了决策树、bagging、随机森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法等多种技术。这些方法在现代数据分析中得到了广泛应用, 具有强大的预测能力和灵活性。

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