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 R是一套完整的数据处理、计算和制图的开源软件系统。本书用通俗易懂的语言对闩在机器学习、数据挖掘等领域的应用进行深入浅出的讲解，细致地层示实现不同问题的日程序和运行结果，为广大读者快速学习和掌握日语言提供指导。
本书共10章，第1-5章介绍日软件和统计的基本知识，第6-10章详细讨论应用和现代回归树模型。第1章介绍数据特征，用R展示不同类型的变量和数据分类；第2章详细讲解如何用日实现数据的导入和导出；第3章分别对分类型和数值型数据讨论日的可视化问题；第4章研究探索性分析，展示用日实现对数据作初步分析的一些直观的技术和方法；第5章从似然函数和极大似然估计问题开始，通过日编程，选择一些具体的函数研究参数的置信区间，同时对重要统计量进行了比较均值的Z—检验和t—检验以及比较方差的F检验；第6章是线性回归分析的日实现问题，对因变量和自变量建立线性函数关系；第7章引入一个分类模型——logistic回归模型，并用ROC曲线识别更好的分类模型；第8章介绍标准化的回归模型，探讨过拟合问题并给出示例；第9章提出基于树的回归模型，利用日进行建模，形成分类回归机制；第10章运用日解决分类回归等问题，用装袋法(bagging算法)和随机森林比较分类回归的两处改善。