多元统计分析 R与Python的实现
吴喜之
出版时间：2019
内容简介
本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的*重要内容并同时学习程语言，打下数据科学的基础。
目录
第1章引言
第2章矩阵代数回顾
第3章回归
第4章分类
第5章主成分分析
第6章因子分析
第7章聚类分析
第8章典型相关分析
第9章对应分析
第10章多维尺度变换
