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R語言數據分析從入門到實戰

  • 作者：李仁鍾|責編:夏毓彥
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302586340
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    R語言是一個自由、免費、源代碼開放的編程語言和開發環境，它提供了強大的數據分析功能和豐富的數據可視化手段。隨著數據科學的快速發展，R語言已經成為數據分析領域炙手可熱的通用語言。
    《R語言數據分析從入門到實戰》共14章，內容主要包括R語言簡介、讀寫數據、從流程式控制制到自定義函數、繪圖功能、基本統計、決策樹、K均值聚類演算法、遺傳演算法、關聯性規則、文本挖掘、推薦系統、可視化數據分析、探索性數據分析及案例分析等。
    《R語言數據分析從入門到實戰》內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合R語言的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合數據分析人員、數據挖掘人員等其他數據科學從業者閱讀參考。
作者介紹
李仁鍾|責編:夏毓彥
目錄
第1章  R簡介
  1.1  R軟體介紹
  1.2  R對象介紹
    1.2.1  向量
    1.2.2  數組
    1.2.3  矩陣
    1.2.4  數據框
    1.2.5  因子
    1.2.6  列表
    1.2.7  對象轉換
  1.3  習題
第2章  讀寫數據
  2.1  讀取數據
  2.2  寫入數據
  2.3  讀寫RData數據
  2.4  讀取SQL Server資料庫數據
  2.5  讀寫Excel數據
  2.6  習題
第3章  從流程式控制制到函數
  3.1  條件執行
  3.2  循環控制
  3.3  函數
  3.4  習題
第4章  繪圖功能及基本統計
  4.1  高級繪圖
  4.2  低級繪圖
  4.3  互動式繪圖
  4.4  圖形參數
  4.5  基本統計
  4.6  習題
第5章  數據分析和常用的包介紹
  5.1  機器學習介紹
  5.2  數據挖掘介紹
  5.3  文本挖掘介紹
  5.4  常用的包介紹
第6章  監督式學習
  6.1  決策樹
  6.2  支持向量機
  6.3  人工神經網路
  6.4  集成學習方法
    6.4.1  隨機森林
    6.4.2  提升法
  6.5  習題
第7章  非監督式學習
  7.1  層次聚類法
  7.2  K均值聚類演算法
  7.3  模糊C均值聚類演算法
  7.4  聚類指標
  7.5  習題
第8章  演化式學習

  8.1  遺傳演算法
  8.2  人工蜂群演算法
第9章  混合式學習
  9.1  人工蜂群演算法混合決策樹
  9.2  遺傳演算法混合人工神經網路
第10章  關聯性規則
  10.1  產生關聯性規則並排序
  10.2  刪除冗余規則
  10.3  習題
第11章  文本挖掘
  11.1  使用混合分詞並創建詞頻表
  11.2  使用tag分詞並創建詞雲
  11.3  習題
第12章  推薦系統
  12.1  Jester5k數據集
  12.2  MovieLense數據集
第13章  可視化數據分析
  13.1  導入數據
    13.1.1  處理數據集
    13.1.2  設置變數
  13.2  探索及測試數據
  13.3  轉換數據
  13.4  建立、評估及導出模型
  13.5  習題
第14章  探索性數據分析
  14.1  dplyr數據處理庫（包）
  14.2  案例分析
附錄A  安裝R
附錄B  安裝RStudio Desktop和rattle
附錄C  R語言指令及用法

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