應(yīng)用回歸及分類：基于R與Python的實(shí)現(xiàn)（第2版）

第1章 引言
1．1 作為科學(xué)的統(tǒng)計(jì)
1．2 傳統(tǒng)參數(shù)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型
1．3 數(shù)理統(tǒng)計(jì)中顯著性檢驗(yàn)及置信區(qū)間本質(zhì)的啟示
第2章 經(jīng)典線性回歸
2．1 模型形式
2．2 用最小二乘法估計(jì)線性模型
2．3 回歸系數(shù)的大小沒有可解釋性
2．4 關(guān)于線性回歸系數(shù)的性質(zhì)和推斷*
2．5 通過一個(gè)“教科書數(shù)據(jù)”來理解簡(jiǎn)單最小二乘回歸
2．6 一個(gè)“非教科書數(shù)據(jù)”例子
2．7 處理線性回歸多重共線性的經(jīng)典方法*
2．8 損失函數(shù)及分位數(shù)回歸簡(jiǎn)介
2．9 本章Python 運(yùn)行代碼
2．10 習(xí)題
第3章 廣義線性模型
3．1 模型
3．2 指數(shù)分布族及典則連接函數(shù)
3．3 似然函數(shù)和準(zhǔn)似然函數(shù)
3．4 廣義線性模型的一些推斷問題
3．5 logistic 回歸和二元分類問題
3．6 Poisson 對(duì)數(shù)線性模型及頻數(shù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)
3．7 本章Python 運(yùn)行代碼
3．8 習(xí)題
第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)回歸方法
4．1 引言
4．2 作為基本模型的決策樹(回歸樹)
4．3 組合方法的思想
4．4 bagging 回歸
4．5 隨機(jī)森林回歸
4．6 mboost 回歸
4．7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸
4．8 支持向量機(jī)回歸
4．9 k 最近鄰回歸
4．10 本章Python 運(yùn)行代碼
4．11 習(xí)題
第5章 經(jīng)典分類： 判別分析
5．1 線性判別分析
5．2 Fisher 判別分析
5．3 混合線性判別分析
5．4 各種方法擬合衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)(例5．1) 的比較
5．5 本章Python 運(yùn)行代碼
5．6 習(xí)題
第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法
6．1 作為基本模型的決策樹(分類樹)
6．2 bagging 分類
6．3 隨機(jī)森林分類
6．4 AdaBoost 分類
6．5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
6．6 支持向量機(jī)分類
6．7 k 最近鄰方法分類
6．8 樸素貝葉斯分類
6．9 對(duì)慢性腎病數(shù)據(jù)(例6．1) 做各種方法分類的交叉驗(yàn)證
6．10 案例分析： 蘑菇可食性數(shù)據(jù)
6．11 案例分析： 手寫數(shù)字筆跡識(shí)別
6．12 本章Python 運(yùn)行代碼
6．13 第5章和第6章習(xí)題
第7章 混合效應(yīng)模型*
7．1 概念
7．2 通過一個(gè)數(shù)值例子解釋線性混合模型
7．3 線性混合模型的一般形式
7．4 廣義線性混合模型
7．5 決策樹關(guān)聯(lián)的混合模型
7．6 對(duì)數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)(例7．2) 做REEM、GLMM、lmer 及其他模型預(yù)測(cè)精度的交叉驗(yàn)證比較
7．7 Python關(guān)于數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)(例7．2)的混合效應(yīng)隨機(jī)森林及交叉驗(yàn)證比較
7．8 習(xí)題
第8章 生存分析及Cox 模型*
8．1 基本概念
8．2 生存函數(shù)的Kaplan-Meier 估計(jì)
8．3 累積危險(xiǎn)函數(shù)
8．4 估計(jì)和檢驗(yàn)*
8．5 Cox 比例危險(xiǎn)模型
8．6 本章Python 運(yùn)行代碼
8．7 習(xí)題
第9章 基本軟件： R和Python
9．1 R 簡(jiǎn)介——為領(lǐng)悟而運(yùn)行
9．2 Python 簡(jiǎn)介——為領(lǐng)悟而運(yùn)行
9．3 習(xí)題
參考文獻(xiàn)