股票数据下载r语言

❶ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

奥 威 推 出的跨平台大数据可视化工具（OurwayBI）

OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

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❹ 股票价格的随机游走的含义

随机游走模型的提出是与证券价格的变动模式紧密联系在一起的。最早使用统计方法分析收益率的着作是在 1900年由路易·巴舍利耶（Louis Bachelier）发表的，他把用于分析赌博的方法用于股票、债券、期货和期权。在巴舍利耶的论文中，其具有开拓性的贡献就在于认识到随机游走过程是布 朗运动。1953年，英国统计学家肯德尔在应用时间序列分析研究股票价格波动并试图得出股票价格波动的模式时，得到了一个令人大感意外的结论：股票价格没 有任何规律可寻，它就象“一个醉汉走步一样，几乎宛若机会之魔每周仍出一个随机数字，把它加在目前的价格上，以此决定下一周的价格。”即股价遵循的是随机 游走规律。
这也跟市场有效原则有关
弱有效证券市场是指证券价格能够充分反映价格历史序列中包含的所有信息，如有关证券的价格、交易量等。如果这些历史信息对证券价格变动都不会产生任何影响，则意味着证券市场达到了弱有效。

❺ 明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗

是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。

如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。

让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。

最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。

很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：

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它的函数图像如下：

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可以看到，sigmoid函数在x=0处取值0.5，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为

σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 0.5 表示类别1，否则表示类别0.

到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到

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也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。

损失函数
下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。

让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。

对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：

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我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。

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我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令

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这样就得到了它的损失函数：

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如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。

硬核推导
损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。

这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。

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为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。

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因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：

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接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：

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代码实战
梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？

不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。

我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。

为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。

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这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。

接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。

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这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。

最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。

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最后得到的结果如下：

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随机梯度下降版本
可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。

我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。

基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。

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我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：

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当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。

今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。

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VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文
VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/ Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其...
...MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...
1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression方法来训练...
两个重要极限的推导
两个重要极限 （1） lim⁡θ→0sin⁡θθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0lim​θsinθ​=1 （θ为弧度） （2） lim⁡x→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri
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两个重要极限及其推导过程
一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...
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...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...
其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...
数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...
Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...
《神经网络设计》第二章中传递函数
import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e
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两个重要极限定理推导
两个重要极限定理： 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(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn​}，{Yn}
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【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...
【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 1.python程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...
机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客
机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...
常见函数极限
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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逻辑回归原理及代码实现
公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............
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python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...
本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...
逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客
逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 逻辑回归与极大似然的关系: 逻辑回归的提出主要是在线性问题下为分类问题而提出的; 简单来说,针对于一个二分类问题,我们需要将线性函数映射为一...
机器学习算法-逻辑回归（一）：基于逻辑回归的分类预测（代码附详细注释）
1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.2
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逻辑回归：原理+代码
（作者：陈玓玏） 逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。 一、线性回归 假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，...
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浅谈逻辑回归_jzhx107的博客
LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜。 支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定。 另外我们看到,在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近,但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多。所以加州...
论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归...
论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf,为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表...
【机器学习】 逻辑回归原理及代码
大家好，我是机器侠~1 Linear Regression（线性回归）在了解逻辑回归之前，我们先简单介绍一下Linear Regression（线性回归）。线性回归是利用连续性的变量来预估实际数值（比如房价），通过找出自变量与因变量之间的线性关系，确定一条最佳直线，称之为回归线。并且，我们将这个回归关系表示为2 Logistic Regression（...
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最新发布 【大道至简】机器学习算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---非常通俗易懂！
逻辑回归详细推导，附github代码
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第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归“附详细推导和代码”...
在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习...
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机器学习之逻辑回归，代码实现（附带sklearn代码，小白版）
用小白的角度解释逻辑回归，并且附带代码实现
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热门推荐 两个重要极限及相关推导极限
两个重要极限： 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 关于重要极限①的推导极限可以参考： 无穷小的等价代换 由重要极限②可以推导出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t
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（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）
什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...
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机器学习：逻辑回归及其代码实现
一、逻辑回归（logistic regression）介绍 逻辑回归，又称为对数几率回归，虽然它名字里面有回归二字，但是它并不像线性回归一样用来预测数值型数据，相反，它一般用来解决分类任务，特别是二分类任务。 本质上，它是一个percetron再加上一个sigmoid激活函数，如下所示： 然后逻辑回归采用的损失函数是交叉熵： ...
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逻辑回归，原理及代码实现
Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点
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逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现
①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法
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由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式
两个重要极限 第一个重要极限 lim⁡x→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0lim​sinxx​=1 第二个重要极限 lim⁡x→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim​(1+x1​)x=e 等价无穷小 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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机器学习——逻辑回归算法代码实现
机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。

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❼ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐

数据挖掘与R语言
本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例 （藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。

本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。

机器学习：实用案例解析
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。

全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包 含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件 箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市早闭郑场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系 统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概陆颂念清晰、表达准确，突 出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

R语言经典实例
本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你 马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 着。

R语言编程艺术
R语言是世界上最流行的用于数据态吵处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之， 在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。

本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最 基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都 是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。

金融数据分析导论：基于R语言
本书由统计学领域着名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所着，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。

时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。