利用R语言打通大数据的经脉(第2版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

图书介绍

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出版者出版社：佳魁资讯订阅出版社新书快讯新功能介绍

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出版日期出版日期：2016/01/22

语言语言：繁体中文

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发表于2024-04-30

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图书描述

使用R，你已经站在巨人的肩膀上。

　　在巨量资料时代，资料採撷无疑是最炙手可热的技术。已经渗透到网际网路、金融、电子商务、管理、生产、决策等各个领域，资料採撷的软体也是层出不穷，其中R是最引人关注的软体。

　　R 是一个免费的开放原始码软体，它提供首屈一指的统计计算和绘图功能。R的特点是入门非常容易，使用也非常简单，不管是初学者或熟练的使用者，都能从本书中找到对自己有用的内容，快速入门和加强。

　　透过本书，读者不仅能掌握使用R及相关的演算法套件快速解决实际问题的方法，还可获得从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对採撷结果进行分析的全面训练。

　　适用：电脑、机器学习、资讯、数学、金融、管理、运筹、统计以及相关科所学生；也能帮助市场行销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题；或从事谘询、研究、分析产业的人士及各级管理人提升专业水准。

著者信息

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图书目录

前言

Part 1　资料前置处理篇
00 致敬，R！
01 资料採撷导引
1.1 资料採撷概述
1.2 资料採撷的演算法
1.3 资料採撷的工具
1.4 R 在资料採撷中的优势
02 资料概览
2.1 n × m 资料集
2.2 资料的分类
2.3 资料抽样及R 实现
2.4 训练集与测试集
2.5 本章整理
03 用R 取得资料
3.1 取得内建资料集
3.2 取得其他格式的资料
3.3 取得资料库资料
3.4 取得网页数据
3.5 本章整理
04 探索性资料分析
4.1 资料集
4.2 数位化探索
4.3 视觉化探索
4.4 本章整理
05 资料前置处理
5.1 资料集载入
5.2 资料清理
5.3 资料整合
5.4 资料转换
5.5 资料精简
5.6 本章整理

Part 2 基本演算法及应用篇
06 连结分析
6.1 概述
6.2 R 中的实现
6.3 应用案例
6.4 本章整理
07 分群分析
7.1 概述
7.2 R 中的实现
7.3 应用案例
7.4 本章整理
08 判别分析
8.1 概述
8.2 R 中的实现
8.3 应用案例
8.4 推荐系统综合实例
8.4.1 kNN 与推荐
8.5 本章整理
09 决策树
9.1 概述
9.2 R 中的实现
9.3 应用案例
9.4 本章整理

Part 3 进阶演算法及应用篇
10 整合学习
10.1 概述
10.2 R 中的实现
10.3 应用案例
10.4 本章整理
11 随机森林
11.1 概述
11.2 R 中的实现
11.3 应用案例
11.4 本章整理
12 支援向量机
12.1 概述
12.2 R 中的实现
12.3 应用案例
12.4 本章整理
13 神经网路
13.1 概述
13.2 R 中的实现
13.3 应用案例
13.4 本章整理
14 模型评估与选择
14.1 评估过程概述
14.2 安装Rattle 套件
14.3 Rattle 功能简介
14.4 模型评估相关概念
14.5 Rattle 在模型评估中的应用
14.6 综合实例