本书系统介绍了大数据生态学的有关原理、方法、软件工具,内容涵盖R语言与数据挖掘、数据获取与整合、探索性数据分析、机器学习建模、科学工作流等,清晰地勾勒了大数据生态学教学的基本框架。
本书突出实用性和可操作性,如以生态学典型数据集为例,选用生态学流行的R语言及常用的树模型,详细论述了数据获取和操作工具,以及如何利用数据集探索、提出和回答关键问题。本书对相关科研院校科研人员、教师以及生态领域的初学者,都有很好的参考和借鉴作用。
图书 | 大数据生态学研究方法(生物医学科学一流学科教材) |
内容 | 内容推荐 本书系统介绍了大数据生态学的有关原理、方法、软件工具,内容涵盖R语言与数据挖掘、数据获取与整合、探索性数据分析、机器学习建模、科学工作流等,清晰地勾勒了大数据生态学教学的基本框架。 本书突出实用性和可操作性,如以生态学典型数据集为例,选用生态学流行的R语言及常用的树模型,详细论述了数据获取和操作工具,以及如何利用数据集探索、提出和回答关键问题。本书对相关科研院校科研人员、教师以及生态领域的初学者,都有很好的参考和借鉴作用。 目录 序 前言 第1章 生态学研究及其范式 1.1 生态学之问 1.2 生态学研究范式 第2章 R语言与数据挖掘 2.1 R语言及程序包 2.2 大数据与机器学习 2.3 数据挖掘初步 第3章 多源异构数据获取与管理 3.1 问题与数据 3.2 数据组织与整理 3.3 数据存储与共享 第4章 探索性数据分析 4.1 数据表与转换 4.2 多元分析 4.3 ade4包 第5章 空间数据与云计算 5.1 空间数据与表达 5.2 区域特征构建 5.3 RFsp与云计算 第6章 时间序列探索与建模 6.1 时序数据及表达 6.2 时序预测建模 6.3 时序相似性度量 第7章 生态网络与图挖掘 7.1 网络数据表达 7.2 网络构建与特征 7.3 网络扰动与预测 第8章 科学工作流 8.1 工作流及构建平台 8.2 构建和发布工作流 8.3 一个简单工作流构建举例 |
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缩略图 | ![]() |
书名 | 大数据生态学研究方法(生物医学科学一流学科教材) |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | |
译者 | |
编者 | 刘方邻 |
绘者 | |
出版社 | 中国科学技术大学出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787312051722 |
开本 | 16开 |
页数 | 194 |
版次 | 1 |
装订 | 平装 |
字数 | 327 |
出版时间 | 2021-03-01 |
首版时间 | 2021-03-01 |
印刷时间 | 2021-03-01 |
正文语种 | 汉 |
读者对象 | 普通大众 |
适用范围 | |
发行范围 | 公开发行 |
发行模式 | 实体书 |
首发网站 | |
连载网址 | |
图书大类 | 科学技术-自然科学-生物科学 |
图书小类 | |
重量 | 373 |
CIP核字 | 2021032498 |
中图分类号 | Q14-39 |
丛书名 | |
印张 | 12.75 |
印次 | 1 |
出版地 | 安徽 |
长 | 260 |
宽 | 185 |
高 | 10 |
整理 | |
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用纸 | |
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影印版本 | |
出版商国别 | CN |
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