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第一篇 資料分析與探勘
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第1 章 資料分析原理
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1.1 函數原理
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1.2 資料的基本性質
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1.3 R Commander 裡的增益集TeachingDemo
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延伸學習：R Commander 的裝置與啟動
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第2 章 機率原理
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2.1 數據分析第一步 -- 從樣本開始
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2.2 離散型理論機率分佈與 R Commander
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2.3 連續型理論機率分佈與R Commander
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第3 章 R 和rattle 裝置
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3.1 R 漫談
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3.2 資料挖掘GUI -- rattle 的裝置
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第4 章 樣本性質分析
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4.1 Summary -- 資料的敘述統計
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4.2 Distribution -- 資料的分佈性質
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4.3 Correlation -- 資料的相關係數矩陣
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第5 章 資料性質檢定與轉換
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5.1 獨立變數之雙樣本檢定
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5.2 關聯樣本關係檢定
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5.3 資料轉換 Transform
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第6 章 視覺化與探索性資料分析
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6.1 基本探索分析圖
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6.2 GGobi 互動式繪圖
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6.3 iClick 的高階繪圖
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第二篇 機器學習(1) -- 監督式學習
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第7 章 線性模式與廣義線性模式
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7.1 線性模式lm 的估計
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7.2 廣義線性模型glm
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第8 章 分類方法
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8.1 決策樹
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8.2 支援向量機 SVM
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8.3 類神經網路 Neural network
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第9 章 強化式學習法
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9.1 隨機森林
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9.2 推進Boosting 方法
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第三篇 機器學習(2) -- 非監督式學習
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第10 章 集群分析
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10.1 集群分析的基本概念
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10.2 rattle 實作：K-means 集群分析
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10.3 rattle 實作
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第11 章 關聯分析Association Analysis
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11.1 原理簡介
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11.2 rattle 基礎實作
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11.3 語法輔助分析
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11.4 所得預測
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第四篇 其他方法
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第12 章 主成份分析法
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12.1 原理
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12.2 rattle 實作
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12.3 rattle 實作
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第13 章 存活分析
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13.1 原理
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13.2 存活分析的統計原理
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13.3 rattle 實作
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13.4 個案分析
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13.5 R Commander 進階實作
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13.6 個案練習
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延伸學習：除了等比率假設外，適用於參數化存活模型的機率分佈
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第五篇 綜合評估
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第14 章 模型績效綜合評比
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14.1 綜合評比之方法
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14.2 Risk Charts
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14.3 其他評比準則
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14.4 rattle 資料探勘的佈署技巧
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第15 章 案例資料與實作簡說
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15.1 個案實作 -- 資料庫行銷
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15.2 個案研究 -- 電影票房
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15.3 個案研究 -- 消費者信用評等
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15.4 個案研究 -- Boston 住宅市場
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15.5 個案研究 -- 胖小孩問題
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15.6 個案研究 -- 糖尿病治療效果
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15.7 個案研究 -- 心臟病
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15.8 個案研究 -- 普查資料
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15.9 個案研究 -- TEJ 上市公司財報探勘
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15.10 個案研究 -- 音樂下載行為
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延伸學習：購物籃分析的交易項目處理
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第16 章 R 的簡易大數據介紹
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16.1 bigmemory
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16.2 FF
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16.3 bigmemory 測試範例
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16.4 高頻率時間序列的時間格式
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附錄A 時間序列分析入門
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A.1 時間序列性質
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A.2 時間序列資料建立與繪圖
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A.3 單變量時間序列性
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A.4 ARMA process
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A.5 序列相關與檢定
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A.6 時間序列預測
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A.7 非定態時間序列
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A.8 auto.arima()函數
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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