幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

R語言入門與實踐

  • 作者：編者:張婷|責編:魏瑩
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302663966
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：362
人民幣：RMB 89 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書循序漸進、由淺入深地講解了R語言開發技術，並通過具體實例講解了R語言的各個知識點。本書共分12章，其中第1?2章是基礎知識部分，講解了R語言開發的基礎知識，包括R語言基礎、R語言語法基礎；第3?6章是核心語法部分，分別講解了流程式控制制語句、函數、數據結構、包和環境空間等知識，這部分內容介紹的是R語言中最重要的語法知識；第7?10章是進階提高部分，分別講解了數據輸入和導出、數據處理、繪製可視化圖、R語言和人工智慧等知識，這部分內容是R語言開發技術的重點和核心；第11章和第12章是綜合實戰部分，講解了兩個大型案例的實現過程，介紹了R語言在大型商業項目中的應用。
    本書不僅可以作為R語言初學者的學慣用書，也適合有一定R語言基礎的讀者學習，還可以作為高等院校相關專業的教學用書和培訓機構的教材。
作者介紹
編者:張婷|責編:魏瑩
目錄
第1章  R語言基礎
  1.1  R語言的發展歷程
  1.2  R語言的特點
  1.3  安裝R語言運行環境
    1.3.1  Windows系統安裝R語言
    1.3.2  在Linux系統和macOS系統安裝R語言
  1.4  R語言開發工具：R GUI
    1.4.1  命令行方式運行R程序
    1.4.2  文件方式運行R程序
  1.5  R語言開發工具：RStudio
    1.5.1  安裝RStudio
    1.5.2  RStudio界面
    1.5.3  使用RStudio開發R程序
  1.6  認識第一個R程序：石頭、剪刀、布遊戲
    1.6.1  新建R工程
    1.6.2  編寫程序文件
第2章  R語言語法基礎
  2.1  註釋
  2.2  標識符和關鍵字
    2.2.1  標識符
    2.2.2  關鍵字
  2.3  常量和變數
    2.3.1  常量
    2.3.2  變數
  2.4  數據類型
    2.4.1  數據的分類
    2.4.2  整型
    2.4.3  實數型
    2.4.4  邏輯型
    2.4.5  複數型
    2.4.6  字元串型
    2.4.7  因子型
  2.5  向量
    2.5.1  創建向量
    2.5.2  訪問向量中的元素
    2.5.3  修改向量中的元素
    2.5.4  向向量中添加新元素
    2.5.5  向量運算
    2.5.6  向量統計
    2.5.7  類型轉換
  2.6  運算符和表達式
    2.6.1  算術運算符
    2.6.2  關係運算符
    2.6.3  邏輯運算符
    2.6.4  賦值運算符
    2.6.5  其他運算符
    2.6.6  運算符的優先順序
第3章  流程式控制制語句
  3.1  條件語句
    3.1.1  條件語句介紹

    3.1.2  if語句
    3.1.3  if…else語句
    3.1.4  if…elseif…else語句
    3.1.5  switch語句
  3.2  循環語句
    3.2.1  repeat語句
    3.2.2  while語句
    3.2.3  for語句
  3.3  循環控制語句
    3.3.1  break語句
    3.3.2  next語句
第4章  函數
  4.1  函數基礎
    4.1.1  函數的特徵和好處
    4.1.2  R語言函數和其他編程語言函數的區別
  4.2  定義函數
    4.2.1  定義函數的語法格式
    4.2.2  函數的參數
    4.2.3  函數的返回值
  4.3  函數調用
    4.3.1  使用位置參數
    4.3.2  使用關鍵字參數
    4.3.3  使用默認參數
    4.3.4  存儲函數返回值
  4.4  內置函數
    4.4.1  數學和統計函數
    4.4.2  字元和字元串處理函數
    4.4.3  文件操作函數
    4.4.4  概率分佈函數
    4.4.5  日期和時間函數
第5章  數據結構
  5.1  矩陣
    5.1.1  創建和訪問矩陣
    5.1.2  轉置操作
    5.1.3  求和、平均值和總和
    5.1.4  行和列操作
    5.1.5  矩陣運算
    5.1.6  索引和切片
  5.2  列表
    5.2.1  創建和訪問列表
    5.2.2  更新列表元素
    5.2.3  遍歷列表
  5.3  數組
    5.3.1  創建數組
    5.3.2  訪問數組
    5.3.3  修改數組元素
    5.3.4  數組運算
    5.3.5  數組轉置
    5.3.6  數組重塑
    5.3.7  數組合併

    5.3.8  數組排序
    5.3.9  數組切片
  5.4  數據框
    5.4.1  創建數據框
    5.4.2  訪問數據框
    5.4.3  添加新列
    5.4.4  修改數據框元素
    5.4.5  聚合操作
    5.4.6  排序
  5.5  因子
    5.5.1  創建因子
    5.5.2  因子水平標籤
    5.5.3  生成因子水平
  5.6  數據表
    5.6.1  創建數據表
    5.6.2  對數據表的操作
  5.7  時間序列
    5.7.1  創建時間序列
    5.7.2  時間序列的可視化
    5.7.3  時間序列的索引和切片
    5.7.4  時間序列的分析和建模
    5.7.5  時間序列的統計性質
第6章  包和環境空間
  6.1  包(Package)
    6.1.1  R語言包的管理
    6.1.2  自定義R包
  6.2  環境空間
    6.2.1  環境空間的種類
    6.2.2  環境空間的特徵
    6.2.3  使用全局環境
    6.2.4  使用函數環境
    6.2.5  使用用戶定義的環境
    6.2.6  使用包環境
    6.2.7  使用臨時環境
第7章  數據輸入和導出
  7.1  數據輸入和導出介紹
  7.2  使用鍵盤輸入數據
  7.3  操作CSV文件
    7.3.1  CSV文件的優點
    7.3.2  讀取CSV文件
    7.3.3  寫入CSV文件
    7.3.4  數據轉換和處理
  7.4  Excel文件
    7.4.1  R語言和Excel文件
    7.4.2  使用包readxl
    7.4.3  使用包openxlsx
  7.5  XML文件
    7.5.1  使用包XML
    7.5.2  使用包xml
  7.6  JSON文件

    7.6.1  JSON包
    7.6.2  使用包jsonlite
    7.6.3  使用包RJSONIO
    7.6.4  使用包tidyjson
  7.7  MySQL資料庫連接
    7.7.1  和MySQL相關的包
    7.7.2  使用包RMySQL
    7.7.3  使用包RMariaDB
    7.7.4  使用包DBI
    7.7.5  包dplyr和包dbplyr
  7.8  從網頁抓取數據
    7.8.1  R語言和網路爬蟲
    7.8.2  使用包rvest抓取數據
    7.8.3  使用包httr抓取數據
    7.8.4  使用包XML抓取數據
    7.8.5  使用包jsonlite抓取數據
第8章  數據處理
  8.1  R語言和數據處理
    8.1.1  R語言的優勢
    8.1.2  數據處理和數據分析的區別
  8.2  內置數據處理函數
    8.2.1  查看、篩選和編輯數據
    8.2.2  合併數據
    8.2.3  分組和匯總
    8.2.4  排序
    8.2.5  轉換
  8.3  apply函數族
    8.3.1  apply函數族中的函數
    8.3.2  函數apply()
    8.3.3  函數lapply()
    8.3.4  函數sapply()
    8.3.5  函數vapply()
    8.3.6  函數mapply()
第9章  繪製可視化圖
  9.1  R語言繪圖系統
    9.1.1  常用的繪圖包
    9.1.2  基本繪圖函數plot()
  9.2  單變數繪圖
    9.2.1  繪製直方圖
    9.2.2  繪製條形圖
    9.2.3  繪製餅形圖
    9.2.4  繪製箱線圖
    9.2.5  繪製密度圖
  9.3  雙變數繪圖
    9.3.1  繪製雙變數條形圖
    9.3.2  繪製雙變數散點圖
    9.3.3  繪製雙變數折線圖
    9.3.4  繪製雙變數箱線圖
  9.4  繪製多變數圖
    9.4.1  繪製多變數氣泡圖

    9.4.2  繪製多變數熱力圖
  9.5  文件數據的可視化
    9.5.1  CSV文件數據的可視化
    9.5.2  Excel文件數據的可視化
    9.5.3  XML文件數據的可視化
    9.5.4  JSON文件數據的可視化
    9.5.5  MySQL資料庫數據的可視化
第10章  R語言和人工智慧
  10.1  機器學習
    10.1.1  機器學習相關包
    10.1.2  包caret
    10.1.3  包randomForest
    10.1.4  包e
    10.1.5  包glmnet
    10.1.6  包xgboost
  10.2  深度學習
    10.2.1  包keras
    10.2.2  包tensorflow
第11章  心力衰竭數據分析系統
  11.1  背景介紹
    11.1.1  數據分析在醫療行業的作用
    11.1.2  心力衰竭臨床記錄介紹
  11.2  需求分析
  11.3  系統介紹
    11.3.1  系統功能模塊
    11.3.2  系統模塊結構
  11.4  技術分析
    11.4.1  Web包Shiny
    11.4.2  互動式表格包DT
    11.4.3  集成可視化包tidyverse
    11.4.4  圖形排列包gridExtra
  11.5  UI界面
    11.5.1  導入包
    11.5.2  設計UI
  11.6  Server伺服器端
    11.6.1  準備工作
    11.6.2  數據預處理
    11.6.3  數據可視化
    11.6.4  數據導出
  11.7  調試運行
第12章  基於機器學習的患者再入院預測分析系統
  12.1  背景介紹
  12.2  需求分析
  12.3  系統分析
  12.4  系統介紹
    12.4.1  系統功能介紹
    12.4.2  系統模塊結構
  12.5  技術分析
    12.5.1  dplyr：數據預處理
    12.5.2  psych：心理學和社會科學研究

    12.5.3  ROSE：不平衡處理
    12.5.4  caret模型訓練和評估
  12.6  數據處理
    12.6.1  導入數據集
    12.6.2  數據預處理
  12.7  第一方案
    12.7.1  劃分訓練集和測試集
    12.7.2  數據集平衡
    12.7.3  交叉驗證
    12.7.4  模型比較
  12.8  第二方案
    12.8.1  數據集拆分和數據平衡
    12.8.2  邏輯回歸模型擬合和預測
    12.8.3  計算處理
    12.8.4  邏輯回歸模型的擬合、預測和評估
    12.8.5  使用交叉驗證方法訓練決策樹模型
    12.8.6  使用交叉驗證方法訓練隨機森林模型
    12.8.7  實現樸素貝葉斯模型
  12.9  模型訓練和評估
    12.9.1  數據預處理
    12.9.2  邏輯回歸模型的訓練和評估
    12.9.3  決策樹模型的訓練和評估
    12.9.4  隨機森林模型的訓練和評估
    12.9.5  樸素貝葉斯模型的訓練和評估
  12.10  結論

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032