R语言具有上手快、效率高的特点,它横跨金融、生物、医学、互联网等多个领域,主要用于统计、建模及可视化。预测是数据挖掘的主要作用之一,也是大数据时代的核心价值所在。基于R语言来做预测,兼具效率和价值的双重属性,这是本书的一大亮点。本书共分为三部分。第一部分讲预测基础,主要涵盖预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价,读者通过这部分内容的学习,可以掌握进行预测的基本步骤和方法思路;第二部分讲预测算法,该部分包含了多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法,内容比较有难度,需要细心体会;第三部分讲预测案例,包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例,读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后,能够将本书的精要融会贯通,进一步在工作和学习实践中提炼价值。
作者
目录
关于作者
内容简介
序一
序二
前言
第一部分 预测入门篇
第1章 预测入门
第2章 预测方法论
第3章 分析方法
第4章 特征构建技术
第5章 特征选择方法
第6章 模型参数优化
第7章 预测效果评估
第二部分 预测算法篇
第8章 线性回归及其优化
第9章 复杂回归分析
第10章 时间序列分析
第三部分 预测应用篇
第11章 短期日负荷曲线预测
第12章 股票价格预测
参考文献
书评
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