應用回歸及分類：基於R與Python的實現(第3版)（簡體書）

《應用回歸及分類》第一版自2016年出版以來，經過兩版的沉澱，已經成為一本全面介紹回歸和分類方法的權威教材，它涵蓋了從傳統統計學到現代機器學習的各種內容。本書旨在為讀者提供一套完整、系統的數據分析工具和方法，幫助他們更好地理解和應用回歸及分類技術。1.在回歸方面：本書詳細介紹了經典線性回歸和廣義線性模型，這些模型是回歸分析的基礎，適用於各種實際問題的建模和預測。此外，本書還深入探討了縱向數據（分層模型）的處理方法，為讀者提供了處理複雜數據結構的有效手段。2. 在機器學習回歸方法方面：本書涵蓋了決策樹、bagging、隨機森林、mboost、人工神經網絡、支持向量機、k最近鄰方法等多種技術。這些方法在現代數據分析中得到了廣泛應用，具有強大的預測能力和靈活性。通過本書的學習，讀者將能夠熟練掌握這些方法的原理和應用技巧。3.在分類方面：本書首先介紹了經典判別分析與logistic回歸分類方法，這些方法在分類問題中具有重要地位。隨後，本書深入探討了機器學習分類方法，包括決策樹、bagging、隨機森林、adaboost、人工神經網絡、支持向量機、k最近鄰方法等。這些方法在處理複雜分類問題時具有顯著優勢，能夠幫助讀者提高分類準確性和效率。