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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 应用回归及分类 |A Ying Yong Hui Gui Ji Fen Lei |e 基于R |d = Applied regression and classification with R |f 吴喜之编著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 中国人民大学出版社 |d 2016

• 215 __ |a 236页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 基于R应用的统计学丛书 |A Ji Yu R Ying Yong De Tong Ji Xue Cong Shu

• 320 __ |a 有书目 (第234-236页)

• 330 __ |a 本书包括的内容有：经典线性回归、广义线性模型、纵向数据(分层模型)，机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法)，其中，纵向数据(分层模型)及生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用，所有其他的内容都应该在教学中涉及，可以简化甚至忽略的内容为一些数学推导和某些不那么优秀的模型，不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念。

• 410 _0 |1 2001 |a 基于R应用的统计学丛书

• 510 1_ |a Applied regression and classification with R |z eng

• 517 1_ |a 基于R |A ji yu r

• 606 0_ |a 回归分析 |A Hui Gui Fen Xi |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a O212.1 |v 5

• 701 _0 |a 吴喜之 |A Wu Xi Zhi |4 编著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20160309

• 801 _2 |a CN |b PUL |c 20160415

• 905 __ |a JHUD |d O212.1/69

• 920 __ |a 242450 |z 1

• 998 __ |a NMU