股票數據下載r語言

❶ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

奧 威 推 出的跨平台大數據可視化工具（OurwayBI）

OurwayBI採用Node.js。Node.js是一個Javascript運行環境(runtime)，它實際上是對Google V8引擎進行了封裝。V8引擎執行Javascript的速度非常快，利用基於時間序列的內存計算技術，減少與資料庫的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI為了讓用戶不進行任何培訓即可掌握常用操作，設置了操作指引，智能引導用戶逐步掌握基本操作及各項技巧。整個產品的UI進行了大量細節優化，以增加使用者的美觀要求與使用體驗等。

❷ 鎬庝箞鐪嬭偂紲ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴

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❹ 股票價格的隨機遊走的含義

隨機遊走模型的提出是與證券價格的變動模式緊密聯系在一起的。最早使用統計方法分析收益率的著作是在 1900年由路易·巴舍利耶（Louis Bachelier）發表的，他把用於分析賭博的方法用於股票、債券、期貨和期權。在巴舍利耶的論文中，其具有開拓性的貢獻就在於認識到隨機遊走過程是布 朗運動。1953年，英國統計學家肯德爾在應用時間序列分析研究股票價格波動並試圖得出股票價格波動的模式時，得到了一個令人大感意外的結論：股票價格沒 有任何規律可尋，它就象「一個醉漢走步一樣，幾乎宛若機會之魔每周仍出一個隨機數字，把它加在目前的價格上，以此決定下一周的價格。」即股價遵循的是隨機 遊走規律。
這也跟市場有效原則有關
弱有效證券市場是指證券價格能夠充分反映價格歷史序列中包含的所有信息，如有關證券的價格、交易量等。如果這些歷史信息對證券價格變動都不會產生任何影響，則意味著證券市場達到了弱有效。

❺ 明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題嗎

是的，明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題。邏輯回歸這個模型很神奇，雖然它的本質也是回歸，但是它是一個分類模型，並且它的名字當中又包含」回歸「兩個字，未免讓人覺得莫名其妙。

如果是初學者，覺得頭暈是正常的，沒關系，讓我們一點點捋清楚。

讓我們先回到線性回歸，我們都知道，線性回歸當中 y = WX + b。我們通過W和b可以求出X對應的y，這里的y是一個連續值，是回歸模型對吧。但如果我們希望這個模型來做分類呢，應該怎麼辦？很容易想到，我們可以人為地設置閾值對吧，比如我們規定y > 0最後的分類是1，y < 0最後的分類是0。從表面上來看，這當然是可以的，但實際上這樣操作會有很多問題。

最大的問題在於如果我們簡單地設計一個閾值來做判斷，那麼會導致最後的y是一個分段函數，而分段函數不連續，使得我們沒有辦法對它求梯度，為了解決這個問題，我們得找到一個平滑的函數使得既可以用來做分類，又可以解決梯度的問題。

很快，信息學家們找到了這樣一個函數，它就是Sigmoid函數，它的表達式是：

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它的函數圖像如下：

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可以看到，sigmoid函數在x=0處取值0.5，在正無窮處極限是1，在負無窮處極限是0，並且函數連續，處處可導。sigmoid的函數值的取值范圍是0-1，非常適合用來反映一個事物發生的概率。我們認為

σ(x) 表示x發生的概率，那麼x不發生的概率就是 1 - σ(x) 。我們把發生和不發生看成是兩個類別，那麼sigmoid函數就轉化成了分類函數，如果 σ(x) > 0.5 表示類別1，否則表示類別0.

到這里就很簡單了，通過線性回歸我們可以得到

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也就是說我們在線性回歸模型的外面套了一層sigmoid函數，我們通過計算出不同的y，從而獲得不同的概率，最後得到不同的分類結果。

損失函數
下面的推導全程高能，我相信你們看完會三連的(點贊、轉發、關注)。

讓我們開始吧，我們先來確定一下符號，為了區分，我們把訓練樣本當中的真實分類命名為y，y的矩陣寫成 Y 。同樣，單條樣本寫成 x , x 的矩陣寫成 X。單條預測的結果寫成 y_hat，所有的預測結果寫成Y_hat。

對於單條樣本來說，y有兩個取值，可能是1，也可能是0，1和0代表兩個不同的分類。我們希望 y = 1 的時候，y_hat 盡量大， y = 0 時， 1 - y_hat 盡量大，也就是 y_hat 盡量小，因為它取值在0-1之間。我們用一個式子來統一這兩種情況：

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我們代入一下，y = 0 時前項為1，表達式就只剩下後項，同理，y = 1 時，後項為1，只剩下前項。所以這個式子就可以表示預測准確的概率，我們希望這個概率盡量大。顯然，P(y|x) > 0，所以我們可以對它求對數，因為log函數是單調的。所以 P(y|x) 取最值時的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。

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我們期望這個值最大，也就是期望它的相反數最小，我們令

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這樣就得到了它的損失函數：

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如果知道交叉熵這個概念的同學，會發現這個損失函數的表達式其實就是交叉熵。交叉熵是用來衡量兩個概率分布之間的」距離「，交叉熵越小說明兩個概率分布越接近，所以經常被用來當做分類模型的損失函數。關於交叉熵的概念我們這里不多贅述，會在之後文章當中詳細介紹。我們隨手推導的損失函數剛好就是交叉熵，這並不是巧合，其實底層是有一套資訊理論的數學邏輯支撐的，我們不多做延伸，感興趣的同學可以了解一下。

硬核推導
損失函數有了，接下來就是求梯度來實現梯度下降了。

這個函數看起來非常復雜，要對它直接求偏導算梯度過於硬核(危)，如果是許久不碰高數的同學直接肝不亞於硬抗葦名一心。

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為了簡化難度，我們先來做一些准備工作。首先，我們先來看下σ 函數，它本身的形式很復雜，我們先把它的導數搞定。

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因為 y_hat = σ(θX) ，我們將它帶入損失函數，可以得到，其中σ(θX)簡寫成σ(θ) ：

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接著我們求 J(θ) 對 θ 的偏導，這里要代入上面對 σ(x) 求導的結論：

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代碼實戰
梯度的公式都推出來了，離寫代碼實現還遠嗎？

不過巧婦難為無米之炊，在我們擼模型之前，我們先試著造一批數據。

我們選擇生活中一個很簡單的場景——考試。假設每個學生需要參加兩門考試，兩門考試的成績相加得到最終成績，我們有一批學生是否合格的數據。希望設計一個邏輯回歸模型，幫助我們直接計算學生是否合格。

為了防止sigmoid函數產生偏差，我們把每門課的成績縮放到(0, 1)的區間內。兩門課成績相加超過140分就認為總體及格。

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這樣得到的訓練數據有兩個特徵，分別是學生兩門課的成績，還有一個偏移量1，用來記錄常數的偏移量。

接著，根據上文當中的公式，我們不難(真的不難)實現sigmoid以及梯度下降的函數。

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這段函數實現的是批量梯度下降，對Numpy熟悉的同學可以看得出來，這就是在直接套公式。

最後，我們把數據集以及邏輯回歸的分割線繪制出來。

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最後得到的結果如下：

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隨機梯度下降版本
可以發現，經過了1萬次的迭代，我們得到的模型已經可以正確識別所有的樣本了。

我們剛剛實現的是全量梯度下降演算法，我們還可以利用隨機梯度下降來進行優化。優化也非常簡單，我們計算梯度的時候不再是針對全量的數據，而是從數據集中選擇一條進行梯度計算。

基本上可以復用梯度下降的代碼，只需要對樣本選取的部分加入優化。

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我們設置迭代次數為2000，最後得到的分隔圖像結果如下：

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當然上面的代碼並不完美，只是一個簡單的demo，還有很多改進和優化的空間。只是作為一個例子，讓大家直觀感受一下：其實自己親手寫模型並不難，公式的推導也很有意思。這也是為什麼我會設置高數專題的原因。CS的很多知識也是想通的，在學習的過程當中靈感迸發旁徵博引真的是非常有樂趣的事情，希望大家也都能找到自己的樂趣。

今天的文章就是這些，如果覺得有所收獲，請順手點個關注或者轉發吧，你們的舉手之勞對我來說很重要。

相關資源：【原創】R語言對二分連續變數進行邏輯回歸數據分析報告論文(代碼...
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VGG論文筆記及代碼_麻花地的博客_vgg論文
VGG論文筆記及代碼 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大學視覺組(VGG)官方網站:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/ Abstract 在這項工作中,我們研究了在大規模圖像識別環境中卷積網路深度對其...
...MNIST研究》論文和Python代碼_通信與逆向那些事的博客_機器...
1、邏輯回歸演算法 邏輯回歸(Logistic Regression),與它的名字恰恰相反,它是一個分類器而非回歸方法,在一些文獻里它也被稱為logit回歸、最大熵分類器(MaxEnt)、對數線性分類器等。 使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression方法來訓練...
兩個重要極限的推導
兩個重要極限 （1） lim⁡θ→0sin⁡θθ=1 （θ為弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{為弧度）} θ→0lim​θsinθ​=1 （θ為弧度） （2） lim⁡x→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri
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兩個重要極限及其推導過程
一、 證明：由上圖可知， 即 二、 證明：首先證明此極限存在 構造數列 而對於n+1 ...
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...是多項式回歸】Jeff Dean等論文發現邏輯回歸和深度學習一樣好_qq...
其中,基線 aEWS(augmented Early Warning Score)是一個有 28 個因子的邏輯回歸模型,在論文作者對預測患者死亡率的傳統方法 EWS 進行的擴展。而 Full feature simple baseline 則是 Uri Shalit 說的標准化邏輯回歸。 注意到基線模型(紅...
數學模型——Logistic回歸模型(含Matlab代碼)_蘇三有春的博客...
Logistic回歸模型是一種非常常見的統計回歸模型,在處理大量數據,揭示各自變數如何作用於因變數(描述X與Y之間的關系)時有著十分重要的作用。筆者在寫Logit回歸模型前參加了一次市場調研比賽,在這次比賽中學到了很多東西,同時發現,許多優秀獲...
《神經網路設計》第二章中傳遞函數
import math #硬極限函數 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #對稱硬極限函數 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e
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兩個重要極限定理推導
兩個重要極限定理： lim⁡x→0sin⁡xx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0lim​xsinx​=1(1) 和 lim⁡x→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim​(1+x1​)x=e(2) 引理(夾逼定理) 定義一： 如果數列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn​}，{Yn}
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【原創】R語言對二分連續變數進行邏輯回歸數據分析報告論文(代碼...
【原創】R語言對二分連續變數進行邏輯回歸數據分析報告論文(代碼數據).docx資源推薦 資源評論 鯨魚演算法(WOA)優化變分模態分解(VMD)參數python 5星 · 資源好評率100% 1.python程序 2.有數據集,可直接運行 matlab批量讀取excel表格數據...
機器學習--邏輯回歸_科技論文精講的博客
機器學習-邏輯回歸分析(Python) 02-24 回歸和分類方法是機器學習中經常用到的方法區分回歸問題和分類問題:回歸問題:輸入變數和輸出變數均為連續變數的問題;分類問題:輸出變數為有限個離散變數的問題。因此分類及回歸分別為研究這兩類問題...
常見函數極限
lim⁡x→0sin⁡x=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0lim​xsin​=1 lim⁡x→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim​(1+x1​)x=e lim⁡α→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim​(...
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邏輯回歸原理及代碼實現
公式自變數取值為任意實數，值域[0,1]解釋將任意的輸入映射到了[0,1]區間，我們在線性回歸中可以得到一個預測值，再將該值映射到Sigmoid函數中這樣就完成了由值到概率的轉換，也就是分類任務預測函數其中，分類任務整合解釋對於二分類任務（0，1），整合後y取0隻保留，y取1隻保留似然函數對數似然此時應用梯度上升求最大值，引入轉換為梯度下降任務求導過程參數更新多分類的softmax。............
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python手寫數字識別論文_Python利用邏輯回歸模型解決MNIST手寫數字識別問...
本文實例講述了Python利用邏輯回歸模型解決MNIST手寫數字識別問題。分享給大家供大家參考,具體如下: 1、MNIST手寫識別問題 MNIST手寫數字識別問題:輸入黑白的手寫阿拉伯數字,通過機器學習判斷輸入的是幾。可以通過TensorFLow下載MNIST手寫數據集,...
邏輯回歸問題整理_暮雨林鍾的博客
邏輯回歸問題整理 之前只是簡單的接觸過邏輯回歸,今天針對於最近看論文的疑惑做一個整理; 邏輯回歸與極大似然的關系: 邏輯回歸的提出主要是在線性問題下為分類問題而提出的; 簡單來說,針對於一個二分類問題,我們需要將線性函數映射為一...
機器學習演算法-邏輯回歸（一）：基於邏輯回歸的分類預測（代碼附詳細注釋）
1 邏輯回歸的介紹和應用 1.1 邏輯回歸的介紹 邏輯回歸（Logistic regression，簡稱LR）雖然其中帶有"回歸"兩個字，但邏輯回歸其實是一個分類模型，並且廣泛應用於各個領域之中。雖然現在深度學習相對於這些傳統方法更為火熱，但實則這些傳統方法由於其獨特的優勢依然廣泛應用於各個領域中。 而對於邏輯回歸而且，最為突出的兩點就是其模型簡單和模型的可解釋性強。 邏輯回歸模型的優劣勢: 優點：實現簡單，易於理解和實現；計算代價不高，速度很快，存儲資源低； 缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高 1.2
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邏輯回歸：原理+代碼
（作者：陳玓玏） 邏輯回歸算是傳統機器學習中最簡單的模型了，它的基礎是線性回歸，為了弄明白邏輯回歸，我們先來看線性回歸。 一、線性回歸 假設共N個樣本，每個樣本有M個特徵，這樣就產生了一個N*M大小的樣本矩陣。令矩陣為X，第i個樣本為Xi，第i個樣本的第j個特徵為Xij。令樣本的觀測向量為Y，第i個樣本的觀測值為Yi，那麼就會有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是說，...
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淺談邏輯回歸_jzhx107的博客
LMSE回歸的回歸平面受左上角兩個綠色樣本的影響而向上傾斜。 支持向量機的分離平面只由兩個支持向量決定。 另外我們看到,在本例中邏輯回歸和支持向量機得到的分離平面很接近,但是支持向量機的推導和訓練過程要比邏輯回歸復雜很多。所以加州...
論文研究-基於HBase的多分類邏輯回歸演算法研究.pdf_多分類邏輯回歸...
論文研究-基於HBase的多分類邏輯回歸演算法研究.pdf,為解決在大數據環境下,用於訓練多分類邏輯回歸模型的數據集可能會超過執行計算的客戶端內存的問題,提出了塊批量梯度下降演算法,用於計算回歸模型的系數。將訓練數據集存入HBase後,通過設置表...
【機器學習】 邏輯回歸原理及代碼
大家好，我是機器俠~1 Linear Regression（線性回歸）在了解邏輯回歸之前，我們先簡單介紹一下Linear Regression（線性回歸）。線性回歸是利用連續性的變數來預估實際數值（比如房價），通過找出自變數與因變數之間的線性關系，確定一條最佳直線，稱之為回歸線。並且，我們將這個回歸關系表示為2 Logistic Regression（...
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最新發布 【大道至簡】機器學習演算法之邏輯回歸(Logistic Regression)詳解(附代碼)---非常通俗易懂！
邏輯回歸詳細推導，附github代碼
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第二重要極限公式推導過程_機器學習——一文詳解邏輯回歸「附詳細推導和代碼」...
在之前的文章當中，我們推導了線性回歸的公式，線性回歸本質是線性函數，模型的原理不難，核心是求解模型參數的過程。通過對線性回歸的推導和學習，我們基本上了解了機器學習模型學習的過程，這是機器學習的精髓，要比單個模型的原理重要得多。新關注和有所遺忘的同學可以點擊下方的鏈接回顧一下之前的線性回歸和梯度下降的內容。講透機器學習中的梯度下降機器學習基礎——線性回歸公式推導(附代碼和演示圖)回歸與分類在機器學習...
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機器學習之邏輯回歸，代碼實現（附帶sklearn代碼，小白版）
用小白的角度解釋邏輯回歸，並且附帶代碼實現
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熱門推薦 兩個重要極限及相關推導極限
兩個重要極限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 關於重要極限①的推導極限可以參考： 無窮小的等價代換 由重要極限②可以推導出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t
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（一）機器學習——邏輯回歸（附完整代碼和數據集）
什麼是邏輯回歸？ 首先邏輯回歸是一種分類演算法。邏輯回歸演算法和預測類演算法中的線性回歸演算法有一定的類似性。簡單來講，邏輯回歸，就是通過回歸的方法來進行分類，而不是進行預測，比如預測房價等。 邏輯回歸解決的問題 先看下面的圖，已知平面上分布的紅點和藍點，邏輯回歸演算法就是解決怎麼根據一系列點，計算出一條直線（或者是平面）將平面上的點分成兩類，一般的解決方法就是建立一個數學模型，然後通過迭代優化得到一個最優...
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機器學習：邏輯回歸及其代碼實現
一、邏輯回歸（logistic regression）介紹 邏輯回歸，又稱為對數幾率回歸，雖然它名字裡面有回歸二字，但是它並不像線性回歸一樣用來預測數值型數據，相反，它一般用來解決分類任務，特別是二分類任務。 本質上，它是一個percetron再加上一個sigmoid激活函數，如下所示： 然後邏輯回歸採用的損失函數是交叉熵： ...
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邏輯回歸，原理及代碼實現
Ⅰ.邏輯回歸概述： 邏輯回歸（LR,Logistic Regression）是傳統機器學習中的一種分類模型，它屬於一種在線學習演算法，可以利用新的數據對各個特徵的權重進行更新，而不需要重新利用歷史數據訓練。因此在實際開發中，一般針對該類任務首先都會構建一個基於LR的模型作為Baseline Model，實現快速上線，然後在此基礎上結合後續業務與數據的演進，不斷的優化改進。 由於LR演算法具有簡單、高效、易於並行且在線學習（動態擴展）的特點，在工業界具有非常廣泛的應用。例如：評論信息正負情感分析（二分類）、用戶點
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邏輯(logistic)回歸演算法原理及兩種代碼實現
①簡單介紹了邏輯回歸的原理 ②介紹了兩種代碼實現方法
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由兩個重要極限推導常見等價無窮小以及常見導數公式
兩個重要極限 第一個重要極限 lim⁡x→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0lim​sinxx​=1 第二個重要極限 lim⁡x→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim​(1+x1​)x=e 等價無窮小 1. ln(1+x)~x lim⁡x→0ln(1+x)x=lim⁡x→0ln(1+x)1x=ln(lim⁡x→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{
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機器學習——邏輯回歸演算法代碼實現
機器學習——邏輯回歸演算法代碼實現前言一、邏輯回歸是什麼？二、代碼實現1.數據說明2.邏輯回歸代碼 前言 最近准備開始學習機器學習，後續將對學習內容進行記錄，該文主要針對邏輯回歸代碼實現進行記錄！同時也准備建一個群，大家可以進行交流，微信：ffengjixuchui 一、邏輯回歸是什麼？ 邏輯回歸概念篇可看博主之前的文章，傳送門 二、代碼實現 1.數據說明 你想根據兩次考試的結果來決定每個申請人的錄取機會。你有以前的申請人的歷史數據，你可以用它作為邏輯回歸的訓練集。

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❼ 有哪些關於 R 語言的書值得推薦

數據挖掘與R語言
本書首先簡要介紹了R軟體的基礎知識（安裝、R數據結構、R編程、R的輸入和輸出等）。然後通過四個數據挖掘的實際案例 （藻類頻率的預測、證券趨勢預測和交易系統模擬、交易欺詐預測、微陣列數據分類）介紹數據挖掘技術。這四個案例基本覆蓋了常見的數據挖掘技術，從無監督的 數據挖掘技術、有監督的數據挖掘技術到半監督的數據挖掘技術。全書以實際問題、解決方案和對解決方案的討論為主線來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成體 系。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己的需要進行學習，找到自己實際問題的解決方案。

本書不需要讀者具備R和數據挖掘的基礎知識。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能從書中找到對自己有用的內容。讀者既可以把本書作為學習如何應用R的一本優秀教材，也可以作為數據挖掘的工具書。

機器學習：實用案例解析
機器學習是計算機科學和人工智慧中非常重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技 術。本書比較全面系統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。

全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包 含監督學習，也涵蓋無監督學習。本書討論的案例從分類講到回歸，然後討論了聚類、降維、最優化問題等。這些案例包括分類：垃圾郵件識別，排序：智能收件 箱，回歸模型：預測網頁訪問量，正則化：文本回歸，最優化：密碼破解，無監督學習：構建股票市早閉鄭場指數，空間相似度：用投票記錄對美國參議員聚類，推薦系 統：給用戶推薦R語言包，社交網路分析：在Twitter上感興趣的人，模型比較：給你的問題找到最佳演算法。各章對原理的敘述力求概陸頌念清晰、表達准確，突 出理論聯系實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是R統計編程語言。R語言非常適合用於機器學習的案例研究，因為它是一種 用於數據分析的高水平、功能性腳本語言。

R語言經典實例
本書涵蓋200多個R語言實用方法，可以幫助讀者快速而有效地使用R進行數據分析。R語言給我們提供了統計分析酣一切工具，但是R本身的結 構可能有些難於掌握。本書提供的這些面向任務、簡明的R語言方法包含了從基本的分析任務到輸入和輸出、常用統計分析、繪圖、線性回歸等內容，它們可以讓你 馬上應用R高效地工作。
每一個R語言方法都專注於一個特定的問題，隨後的討論則對問題的解決方案給出解釋，並闡釋該方法的工作機理。對於R的初級用戶，《R語言經典實例》將幫助 你步入R的殿堂；對於R的資深用戶，本書將加深你對R的理解並拓展你的視野。通過本書，你可以使你的分析工作順利完成並學習更多R語言知識。本書由蒂特 著。

R語言編程藝術
R語言是世界上最流行的用於數據態吵處理和統 計分析的腳本語言。考古學家用它來跟蹤古代文明的傳播，醫葯公司用它來探索哪種葯物更安全、更有效，精算師用它評估金融風險以保證市場的平穩運行。總之， 在大數據時代，統計數據、分析數據都離不開計算機軟體的支持，在這方面R語言尤其出色。

本書將帶領你踏上R語言軟體開發之旅，從最 基本的數據類型和數據結構開始，到閉包、遞歸和匿名函數等高級主題，由淺入深，講解細膩，讀者完全不需要統計學的知識，甚至不需要編程基礎。而書中提到的 很多高級編程技巧，都是作者多年編程經驗的總結，對有經驗的開發者也大有裨益。本書精選了44個擴展案例，這些案例都源自於作者親身參與過的咨詢項目，都 是與數據分析相關的，生動展示了R語言在統計學中的高效應用。

金融數據分析導論：基於R語言
本書由統計學領域著名專家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，從基本的金融數據出發，討論了這些數據的匯總統計和相關的可視化方法，之後分別介紹了商業、金融和經濟領域中的基本時間序列分析和計量經濟模型。

時間序列分析及應用:R語言(原書第2版)
本書以易於理解的方式講述了時間序列模型及其應用，主要內容包括：趨勢、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模 型、模型識別、參數估計、模型診斷、預測、季節模型、時間序列回歸模型、異方差時間序列模型、譜分析入門、譜估計、門限模型.對所有的思想和方法，都用真 實數據集和模擬數據集進行了說明。
本書可作為高等院校統計、經濟、商科、工程及定量社會科學等專業學生的教材或教學參考書，同時也可供相關技術人員使用。