简介
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.
目录
第一章 引言
第二章 经典线性回归
第三章 广义线性模型
第四章 纵向数据及分层模型
第五章 机器学习回归方法
第六章 生存分析及Cox模型
第七章 经典分类:判别分析
第八章 机器学习分类方法
附录 练习:熟练使用R软件
参考文献
第二章 经典线性回归
第三章 广义线性模型
第四章 纵向数据及分层模型
第五章 机器学习回归方法
第六章 生存分析及Cox模型
第七章 经典分类:判别分析
第八章 机器学习分类方法
附录 练习:熟练使用R软件
参考文献
应用回归及分类:基于R
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