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现代统计学与SAS应用
- 本书共分6篇,第1篇统计学基础知识与SAS软件应用技巧,介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、SAS软件应用入门、编写SAS实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS/GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第2篇试验设计与定量资料的统计分析,介绍了与t检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第3篇试验设计与定性资料的统计分析,介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法,包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数
Classifiers
- 我们需要成百上千的分类器来解决现实世界的分类吗 我们评估179分类17种分类器(判别分析,贝叶斯,神经网络,支持向量机,决策树,基于规则的分类器,升压、装袋、堆放、随机森林和其他合奏,广义线性模型,线性,偏最小二乘法和主成分回归,logistic回归、多项式回归、多元自适应回归样条等方法),实现在WEKA,R(有或没有插入包),C和Matlab,包括所有目前可用的相关分类。(Do-we-Need-Hundreds-of-Classifiers-to-Solve-Real-World-Class