統計機器學習及R實現 孫德山 9787302639930 【台灣高等教育出版社】

目錄 第1章 R語言基礎
1 1 R的下載與安裝
1 2 輔助性操作命令
1 3 基本運算與賦值
1 4 向量
1 4 1 向量定義
1 4 2 向量運算
1 4 3 向量元素的獲取
1 4 4 向量主要運算雨數
1 5 矩陣
1 5 1 生成對角矩陣和單位陣
1 5 2 矩陣元素取出
1 5 3 矩陣行和列的維數
1 5 4 矩陣的主要運算雨數
1 5 5 矩陣合併
1 5 6 矩陣apply()運算雨數
1 6 因子(factor)和有序因子(ordered factor)
1 6 1 創建一個因子
1 6 2 創建一個有序因子
1 6 3 用cut()函數將一般的數據轉換成因子或有序因子
1 7 數組
1 7 1 產生一個三維和四維數組
1 7 2 dim()函數可將向量轉化成數組或矩陣
1 7 3 張量的三個關鍵屬性
1 7 4 數據張量
1 7 5 張量重塑
1 8 列表
1 9 數據框
1 9 1 生成一個數據框
1 9 2 合併數據框
1 9 3 判斷數據對象是否為數據框
1 9 4 數據框的行名和列名
1 9 5 連接函數
1 9 6 數據框的數據抽取
1 10 數據讀取
1 10 1 讀取外部數據
1 10 2 數據保存
1 11 數據類型查看及環境設置
1 11 1 數據類型
1 11 2 數據查看
1 11 3 環境設置函數options()
1 12 繪圖
1 12 1 繪圖參數命令
1 12 2 常用的繪圖命令
1 12 3 繪圖函數輔助
1 12 4 三維繪圖
1 13 隨機數產生
1 14 編程基礎
1 14 1 條件語句
1 14 2 循環語句
1 14 3 自定義函數
1 15 R語言的更新
第2章 多元分佈
2 1 一元分佈
2 1 1 樣本
2 1 2 常用統計量
2 1 3 常用分佈
2 1 4 重要定理
2 2 多元分佈
2 2 1 p維總體
2 2 2 隨機向量義的數字特徵
2 2 3 多元分佈的參數估計
2 3 R語言相關操作
2 3 1 一元正態隨機數
2 3 2 多元正態隨機數
第3章 線性模型
3 1 線性回歸
3 1 1 基本形式
3 1 2 一元線性回歸
3 1 3 多元線性回歸
第4章 判別分析
第5章 支持向量機
第6章 決策樹
第7章 集成學習
第8章 主成分分析與因子分析
第9章 降維
第10章 聚類分析
第11章 偏最小二乘回歸
第12章 深度神經網路
附錄A 向量和矩陣函數的導數
附錄B 拉格朗日對偶性
參考文獻
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