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经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理,在详解有关算法的基础上,结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分,即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法(包括列联分析、符号检验、符号秩检验等)、方差分析、线性回归(包括岭回归和Lasso方法)、逻辑回归、支持向量机、聚类分析(包括K均值算法和EM算法)和人工神经网络等内容。同时,统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习规律,亦统筹考虑了夯实基础的
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算法之美-隐匿在数据结构背后的原理(C版) 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书以现代计算机常用的十八种数据结构为线索,结合C++中的STL编程实践,详细介绍了四大算法设计思想(贪心法、动态规划、分治法、回溯法)、二十大经典问题和四十二个重要算法。具体涉及的数本书围绕算法与数据结构这个话题,循序渐进、深入浅出地介绍了现代计算机技术中常用的40余个经典算法,以及回溯法、分治法、贪婪法和动态规划等算法设计思想。在此过程中,本书也系统地讲解了链表(包括单向链表、单向循环链表和双向循环链表)、栈、队列(包括普通队列和优先级队列)、树(包括二衩树、哈夫曼树、堆、红黑树、AVL树和字典树)、图、集合(包括不相交集)与字典等常用数据结构。同时,通过对22个经典问题(包括约瑟夫环问题、汉诺塔问题、八皇后问题和骑士周游问题等)的讲解,逐步揭开隐匿在数据结构背后的算法原理,力图帮者夯实
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