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數據挖掘與數據分析(基於R語言)/數據科學與大數據管理叢書

  • 作者：編者:王陽|責編:張有利
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111741329
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書首先介紹了R語言的相關知識，包括R語育基礎、R譜育可視化技術。隨後本書詳細介紹了數據挖擁與數據分析中重要的理論方法與基礎知識，包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹與回歸樹、隨機森林、貝葉斯分類器等內容，並展示了如何將R語育用到這此方法的具體場景中。本書通過結合數據挖掘技術的理論知識與R語育的實戰應用，帶助談者更好地運用R語言解決數據挖掘中的實際問題。
    本書適合作為高等院校管理科學與工程類、工商管理類等專業本科生、研究生的教材，也可以作為相關從業人員的參考談物。
作者介紹
編者:王陽|責編:張有利
目錄
前言
第1章  R語言基礎
  [學習目標]
  [應用背景介紹]
  1.1  R語言中的數據讀取和數據導出
    1.1.1  第一個R會話
    1.1.2  變數賦值
    1.1.3  從文件中讀取數據
    1.1.4  從R語言的包中獲取數據
    1.1.5  導出數據
  1.2  R語言中的數據類型和對象
    1.2.1  數據類型
    1.2.2  R語言中的向量
    1.2.3  R語言中的矩陣
    1.2.4  R語言中的數據框
    1.2.5  R語言中的列表
    1.2.6  R語言中的因子
  1.3  R語言中的控制語句及函數
    1.3.1  if分支
    1.3.2  for循環
    1.3.3  while循環
    1.3.4  switch語句
    1.3.5  自定義函數
    1.3.6  R語言中的內置函數
  1.4  R語言中的數據處理
    1.4.1  從數據集中提取信息
    1.4.2  缺失信息處理
    1.4.3  運算符
    1.4.4  替換現有欄位中的數據
    1.4.5  變數的重命名
    1.4.6  數字的四捨五入
    1.4.7  子集數據
    1.4.8  隨機抽樣
    1.4.9  apply()函數集合
    1.4.10  數據類型轉換
    1.4.11  數據聚合
    1.4.12  文本數據排序
    1.4.13  數據合併
    1.4.14  table()函數
  1.5  R包
    1.5.1  dplyr包
    1.5.2  tidyr包
  本章小結
  課後習題
第2章  R語言可視化技術
  [學習目標]
  [應用背景介紹]
  2.1  ggplot2的圖層語法
  ……
第3章  線性回歸

第4章  邏輯回歸
第5章  決策樹與回歸樹
第6章  隨機森林
第7章  貝葉斯分類器
第8章  層次聚類
第9章  K均值聚類
第10章  關聯規則分析
第11章  案例分析之隨機森林
第12章  案例分析之K均值聚類
參考文獻

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