数据挖掘与R语言

计算机科学丛书 数据挖掘与R语言 Data Mining with R：Learning with Case Studies [葡]托尔戈（Torgo，L.） 著 李洪成 等译 ISBN：978-7-111-40700-3 本书纸版由机械工业出版社于2013年出版，电子版由华章分社（北京华 章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。 版权所有，侵权必究 客服热线：+ 86-10-68995265 客服信箱：service@bbbvip.com 官方网址：www.hzmedia.com.cn 新浪微博 @研发书局 腾讯微博 @yanfabook 目 录 出版者的话 推荐序 中文版序 译者序 前言 致谢 第1章 简介 1.1 如何阅读本书 1.2 R简介 1.2.1 R起步 1.2.2 R对象 1.2.3 向量 1.2.4 向量化 1.2.5 因子 1.2.6 生成序列 1.2.7 数据子集 1.2.8 矩阵和数组 1.2.9 列表 1.2.10 数据框 1.2.11 构建新函数 1.2.12 对象、类和方法 1.2.13 管理R会话 1.3 MySQL简介 第2章 预测海藻数量 2.1 问题描述与目标 2.2 数据说明 2.3 数据加载到R 2.4 数据可视化和摘要 2.5 数据缺失 2.5.1 将缺失部分剔除 2.5.2 用最高频率值来填补缺失值 2.5.3 通过变量的相关关系来填补缺失值 2.5.4 通过探索案例之间的相似性来填补缺失值 2.6 获取预测模型 2.6.1 多元线性回归 2.6.2 回归树 2.7 模型的评价和选择 2.8 预测7类海藻的频率 2.9 小结 第3章 预测股票市场收益 3.1 问题描述与目标 3.2 可用的数据 3.2.1 在R中处理与时间有关的数据 3.2.2 从CSV文件读取数据 3.2.3 从网站上获取数据 3.2.4 从MySQL数据库读取数据 3.3 定义预测任务 3.3.1 预测什么 3.3.2 预测变量是什么 3.3.3 预测任务 3.3.4 模型评价准则 3.4 预测模型 3.4.1 如何应用训练集数据来建模 3.4.2 建模工具 3.5 从预测到实践 3.5.1 如何应用预测模型 3.5.2 与交易相关的评价准则 3.5.3 模型集成：仿真交易 3.6 模型评价和选择 3.6.1 蒙特卡罗估计 3.6.2 实验比较 3.6.3 结果分析 3.7 交易系统 3.7.1 评估最终测试数据 3.7.2 在线交易系统 3.8 小结 第4章 侦测欺诈交易 4.1 问题描述与目标 ......