随着计算机技术的迅速发展，现代统计方法解决问题能力的深度和广度都有了很大的拓展。而统计软件正是我们应用统计方法不可或缺的工具。统计软件随着计算机技术和统计技术的发展不断推陈出新，名目繁多，各具特色，令人有无所适从之感。随着全球对知识产权保护要求的不断提高，而开放源代码逐渐开始形成另一种市场，R语言正是在这个大背景下发展起来的，以S 语言环境为基础的R语言由于其鲜明的特色一出现就受到了统计专业人士的青睐，成为国外大学里相当标准的统计软件。本书是一本介绍R语言软件基础应用的统计教科书，要求读者有一定的统计知识，并准备应用R语言解决实际问题。本书内容详实、结构清楚、实例丰富、图文并茂，并第一次在国内统计教学中引入大量随机模拟技术。其突出的特点是实用性强，既可作为高校统计学各专业的本科及研究生的教学用书，又可作为研究人员及各类数据分析人员学习的参考书。
上传时间： 2014-11-03
上传用户：hanli8870
本程序是一个bootstrap仿真程序，bootstrap是一个最近几年来兴起的统计学的方法，通过大量的模拟，来得出结论。内附源代码，及文档
上传时间： 2014-11-04
上传用户：youth25
主成分分析，是统计学中的主要章节，本课件制作良好，简单易懂
标签： 主成分分析
上传时间： 2013-12-22
上传用户：busterman
二专业人力资源期末复习资料——统计学复习资料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
上传时间： 2016-12-28
上传用户：因尔心安理得
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标签： bbaaaabbbbb
上传时间： 2016-12-28
上传用户：因尔心安理得
多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。此书为非常简单入门的多元统计分析，一看就明白
上传时间： 2020-03-22
上传用户：zxf_hunan
统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
上传用户：hai7ying
第一章 机器学习革命学习算法入门为何商业拥护机器学习给科学方法增压10亿个比尔·克林顿学习算法与国家安全我们将走向何方第二章 终极算法来自神经科学的论证来自进化论的论证来自物理学的论证来自统计学的论证来自计算机科学的论证机器学习算法与知识工程师天鹅咬了机器人终极算法是狐狸，还是刺猬我们正面临什么危机新的万有理论未达标准的终极算法候选项机器学习的五大学派第三章 符号学派：休谟的归纳问题特别说明：仅作为爱好者学习使用（请勿商用）！本文档由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多学习分享，若觉得不错请购买印刷版书籍。约不约“天下没有免费的午餐”定理对知识泵进行预设如何征服世界在无知与幻觉之间你能信任的准确度归纳是逆向的演绎掌握治愈癌症的方法20问游戏符号学派第四章 联结学派：大脑如何学习感知器的兴盛与衰亡物理学家用玻璃制作大脑世界上最重要的曲线攀登超空间里的高峰感知器的复仇一个完整的细胞模型大脑的更深处第五章 进化学派：自然的学习算法达尔文的算法探索：利用困境程序的适者生存法则性有何用先天与后天谁学得最快，谁就会赢第六章 贝叶斯学派：在贝叶斯教堂里统治世界的定理所有模型都是错的，但有些却有用从《尤金·奥涅金》到Siri所有东西都有关联，但不是直接关联推理问题掌握贝叶斯学派的方法马尔可夫权衡证据逻辑与概率：一对不幸的组合第七章 类推学派：像什么就是什么完美另一半维数灾难空中蛇灾爬上梯子起床啦第八章 无师自通物以类聚，人以群分发现数据的形状拥护享乐主义的机器人熟能生巧学会关联第九章 解开迷惑万里挑一终极算法之城马尔科夫逻辑网络从休谟到你的家用机器人行星尺度机器学习医生马上来看你第十章 建立在机器学习之上的世界性、谎言和机器学习数码镜子充满模型的社会分享与否？方式、地点如何？神经网络抢了我的工作战争不属于人类谷歌＋终极算法=天网？进化的第二部分
上传时间： 2022-05-07
上传用户：jimmy950583
虽然目前已经出版了第八版，但是对方老师的第七版还是印象深刻的，逻辑清晰，适合统计初学者。
标签： 卫生统计学
上传时间： 2022-06-01
上传用户：wky20090436
神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究，它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现，它能够解决一些传统意义上很难解决的问题，也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中，有很多表达数据的统计模型，但大都是比较简单或浅层的模型，在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构，具有更加强大的学习能力，目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视，正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：shjgzh
