R语言资料分析：从机器学习、资料探勘、文字探勘到巨量资料分析 [第二版] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　R是统计软体也是一种程式设计语言，具有Windows、Unix、Linux及Apple MacOS 等不同作业系统的版本。它的应用领域包含统计分析、资料探勘、机器学习、推荐系统、文字探勘及大数据的资料分析等等。本书不仅带领读者学习R语言，更强调各种应用的实作，每个章节均穿插详尽的程式范例，帮助理解与吸收。即使没有程式设计经验，也能够进入R软体的世界中，感受它所带来的强大威力。

本书特色

　　‧R语言的简介、资料的读取与写入的方法。
　　‧条件判断、回圈等流程控制，以及自订函数的制作。
　　‧高阶绘图、低阶绘图、互动式绘图的说明。
　　‧决策树、支持向量机器、人工神经网路的介绍。
　　‧基本统计、机器学习、资料探勘、文字探勘、大数据分析的应用。
　　‧阶层式分群法、K平均算法、模煳C平均算法、分群指标。
　　‧基因演算法及人工蜂群演算法的解说。
　　‧书中各节均穿插详尽的程式范例。

　　适合读者
　　‧没有程式设计经验，想要接触R语言的人。
　　‧对统计、机器学习、资料探勘、文字探勘、大数据分析有兴趣的人。

深入探索数据科学的广阔领域：从基础理论到前沿应用 本书致力于为渴望掌握现代数据分析技能的读者提供一套全面且实用的学习路径。我们聚焦于数据科学实践中最为核心与前沿的工具和方法论，旨在构建一个坚实的理论基础，并能无缝对接至工业级应用的复杂挑战。本书内容涵盖了数据处理的精细艺术、统计建模的严谨逻辑，以及面向未来数据挑战的先进技术，确保读者在快速变化的技术浪潮中立于不败之地。 第一部分：数据处理与基础建模的基石 数据分析的第一步是有效地处理和理解原始信息。本部分将深入探讨数据清洗、转换和探索性分析（EDA）的必要性与技术。我们将剖析如何识别和处理缺失值、异常点，以及如何运用恰当的统计指标和可视化技术来揭示数据的内在结构和潜在模式。 随后，我们将构建统计推断的基石。这包括对概率论基础的复习，以及如何选择和应用参数估计与假设检验方法来对真实世界中的现象进行科学论证。我们重点阐述如何解读P值、置信区间等关键统计概念，避免常见的统计陷阱，确保后续模型的有效性和可靠性。 在线性模型方面，我们将超越简单的线性回归。本书详尽阐述了多元线性回归的诊断，包括多重共线性、异方差性等问题的识别与解决策略。在此基础上，我们引入了广义线性模型（GLM），覆盖逻辑回归、泊松回归等，使其能够灵活应对不同类型的响应变量，从预测二元结果到计数数据建模，建立起一个强大的预测框架。 第二部分：高级预测模型与模型选择的艺术 预测建模是数据分析的核心驱动力。本部分将系统性地介绍一系列功能强大的预测技术，并强调模型选择与性能评估的科学流程。 我们首先深入探讨非线性模型和基于树的模型。决策树的构建原理、剪枝技术、以及如何通过集成学习方法（如随机森林和梯度提升机）来显著提升预测精度和稳定性，将得到详尽的讲解。读者将学会权衡偏差与方差的取舍，理解Bagging和Boosting的本质区别及其应用场景。 接着，本书转向核方法和支持向量机（SVM）。我们将解释核函数的几何意义，以及如何利用SVM在高维空间中寻找最优分类超平面，尤其是在数据点非线性可分的情况下，其强大的泛化能力将得到充分展示。 在模型评估层面，本书强调超越单一准确率的评估体系。我们详细讲解了交叉验证、留一法（LOOCV）等技术在评估模型泛化能力中的作用。对于分类问题，ROC曲线、AUC、精确率-召回率曲线等工具的使用和解读，将成为读者工具箱中的必备技能。对于回归问题，残差分析和模型选择标准（如AIC、BIC）的实际应用也将被详细阐述。 第三部分：探索性数据结构与先进技术 数据分析的目的不仅仅是预测，更是发现隐藏的结构。本部分侧重于数据挖掘和无监督学习的技术，旨在帮助读者从海量数据中提炼有意义的洞察。 我们将重点分析聚类分析的方法论。从基础的K-均值聚类算法的迭代过程，到层次聚类（Agglomerative and Divisive）的树状图解读，再到基于密度的DBSCAN在发现任意形状簇方面的优势，我们将对比不同算法的适用性。 降维技术是处理高维复杂数据的关键。主成分分析（PCA）的理论基础、特征值与特征向量的物理意义将被清晰阐释。同时，非线性降维技术如t-SNE和UMAP在可视化高维复杂数据集时的强大能力及其参数调优策略也将被介绍，以帮助读者更好地理解数据的内在几何结构。 关联规则挖掘，如Apriori算法，将作为发现数据集中项目间关系的重要工具进行探讨，这对于推荐系统和市场篮子分析具有直接的应用价值。 第四部分：面向未来的数据挑战 面对信息爆炸的时代，数据分析师必须具备处理非结构化数据和大规模数据集的能力。本部分将探讨这些前沿领域的入门级技术。 我们将引入处理序列数据和时间序列分析的基本框架。从平稳性检验到ARIMA模型的构建与诊断，再到更现代的状态空间模型，读者将学习如何对具有时间依赖性的数据进行准确的预测和异常检测。 对于文本数据的初步探索，我们将介绍文本向量化技术，如词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF的计算机制，理解如何将文本转化为可供量化分析的数值表示。 最后，我们讨论面向大规模数据处理的基本架构概念。虽然本书侧重于分析方法论，但我们将勾勒出分布式计算环境（如Hadoop生态系统或Spark的基本原理）如何支持复杂模型在海量数据上的高效运行，为读者向大数据领域迈进提供必要的宏观视野和技术衔接点。 本书的每一个章节都力求在理论深度与实践操作之间找到最佳平衡点，通过详尽的案例分析和清晰的步骤指导，确保读者不仅知其所以然，更能熟练地将其应用于解决实际问题。我们相信，通过对这些核心主题的系统学习，读者将能够自信地驾驭从数据准备到复杂模型部署的全过程，成为真正能够从数据中创造价值的分析专家。

第 1 章: 简介
第 2 章: 资料的读取与写入
第 3 章: 流程控制及自订函数
第 4 章: 绘图功能及基本统计
第 5 章: 相关套件介绍
第 6 章: 监督式学习
第 7 章: 非监督式学习
第 8 章: 演化式学习
第 9 章: 混合式学习
第 10 章: 关联性规则
第 11 章: 社群网路分析及文字探勘
第 12 章: 图形化资料分析工具
第 13 章: R+Hadoop巨量资料分析
第 14 章: SparkR巨量资料分析
附录A 安装及下载R
附录B 安装RStudio Desktop
附录C 安装ODBC
附录D 指令及用法
附录E 安装R+Hadoop于虚拟机上
附录F 安装SparkR于虚拟机上
参考书目

评分☆☆☆☆☆

我是一名初级的R语言使用者，经常在网上找一些零散的资料来学习，但总是感觉抓不住重点。最近听朋友推荐了《R语言资料分析：从机器学习、资料探勘、文字探勘到巨量资料分析 [第二版]》，抱着试试看的心态入手了，没想到真的给我带来了惊喜。这本书的优点在于它的全面性和系统性，它不像很多网络教程那样只介绍某个孤立的知识点，而是从头到尾地构建了一个完整的R语言数据分析知识体系。 我尤其赞赏书中关于巨量资料分析部分的介绍。虽然我目前还没有接触到真正的巨量资料项目，但通过书中的讲解，我对这个领域有了初步的认识。书中介绍了如何利用R语言结合一些分布式计算框架来处理海量数据，例如Spark的一些基本操作。这让我觉得，即使是初学者，也能对未来的发展方向有一个初步的了解，并且知道自己可以往哪个方向努力。此外，书中提供的案例很多都是贴近实际工作场景的，能够帮助我更好地理解理论知识在实际应用中的价值。总的来说，这本书是一本非常棒的入门到进阶的R语言数据分析指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习R语言的学生，我一直希望找到一本能够覆盖全面、且讲解深入的教材。《R语言资料分析：从机器学习、资料探勘、文字探勘到巨量资料分析 [第二版]》正好满足了我的需求。这本书的结构非常合理，从基础的R语言环境搭建和数据处理，逐步深入到机器学习、资料探勘等更复杂的领域。第二版更是更新了很多前沿的技术和算法，这一点对于保持知识的时效性非常重要。 我特别欣赏书中对每个概念的解释都非常透彻，不会只停留在表面。例如，在讲解聚类算法时，书中不仅介绍了K-means，还深入分析了层次聚类和DBSCAN，并且对比了它们的适用场景和优劣。这种深入的讲解方式，让我能够真正理解算法的原理，而不是死记硬背代码。此外，书中提供了大量的代码示例，并且都经过了实证检验，可以直接运行和修改，这对于我这种动手能力强的学生来说，非常有帮助。我可以对照代码，一步步理解算法的实现过程，从而加深对知识的掌握。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我正烦恼如何有效地从大量的客户反馈文本中挖掘有价值的信息。这本书的文字探勘章节简直是及时雨！它详细介绍了TF-IDF、词云、情感分析等常用的文本处理技术，并且是如何用R语言来实现的。我印象最深刻的是关于主题模型（Topic Modeling）的讲解，书中用了一个非常直观的例子，一步步教我如何从一篇新闻文章的集合中找出隐藏的主题。这比我之前看的那些理论文章要实在太多了，直接能上手操作。 我过去总是觉得文字探勘很玄乎，尤其是处理中文文本，总担心乱码或者分词不准确。这本书在这方面给了我很大的信心，它推荐了一些非常好用的中文分词包，并且演示了如何进行预处理，比如去除停用词、词干提取等等。我迫不及待地把书中的代码套用在了我的项目上，效果出乎意料的好。通过这本书，我不仅学会了如何进行基本的文本分析，还对如何构建更复杂的文本挖掘流程有了更清晰的认识。对于需要处理大量非结构化数据的朋友，这本书绝对是必备的参考。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据探勘这个领域很感兴趣，但总觉得概念太多，不知道从何入手。这本书的资料探勘章节，让我感觉茅塞顿开。它系统地介绍了资料探勘的整个流程，从资料的收集、清理、转换，到各种挖掘技术，比如关联规则、分类、聚类等等。我尤其喜欢书中对于不同算法的比较和分析，它会告诉你什么情况下适合用哪种算法，并且讲解了它们各自的优缺点，这对于避免“为赋新词强说愁”的乱用算法很有帮助。 书中还花了很大的篇幅讲解如何评估模型的性能，例如准确率、精确率、召回率、F1值等等，并且用R语言演示了如何计算这些指标。这让我意识到，数据探勘不仅仅是找到模式，更重要的是验证模式的有效性和实用性。我还尝试了书中关于异常值检测的例子，通过可视化和一些统计方法，能够有效地找出数据中的“异类”，这对于数据清洗和质量控制非常有价值。对于想要系统学习资料探勘，并且想要实操的朋友，这本书绝对能给你打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

最近入手了《R语言资料分析：从机器学习、资料探勘、文字探勘到巨量资料分析 [第二版]》，真的是相见恨晚！我本身是在一家科技公司做数据分析，平时工作虽然会用到R，但总觉得基础不够扎实，很多进阶的应用更是摸不着门道。这本书给我最大的感觉就是，它不是那种只会丢给你一堆函数和代码的“工具书”，而是真正从“为什么”和“怎么做”的角度去讲解，逻辑非常清晰。 我特别喜欢第二版中关于机器学习部分的更新，像是深度学习的一些基础概念和模型，虽然只是入门，但讲得非常到位。我之前在网上找过很多资料，东拼西凑的，感觉像是在碎片化的学习，效率很低。这本书就像一本武林秘籍，把各种招式（算法）的原理、适用场景、以及R语言中对应的实现方法都掰开了揉碎了讲清楚。比如，书中对决策树和随机森林的讲解，不仅列出了代码，还深入分析了它们背后是如何进行特征选择和划分的，这点对于我理解模型的可解释性非常有帮助。而且，它还很贴心地给出了很多实战案例，从数据预处理到模型评估，一步步教你如何落地，这一点对于实际工作者来说简直是福音。