R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 機器學習
• 數據挖掘
• 文本挖掘
• 大數據分析
• 統計分析
• 數據可視化
• 第二版
• 實戰

　　R是統計軟體也是一種程式設計語言，具有Windows、Unix、Linux及Apple MacOS 等不同作業係統的版本。它的應用領域包含統計分析、資料探勘、機器學習、推薦係統、文字探勘及大數據的資料分析等等。本書不僅帶領讀者學習R語言，更強調各種應用的實作，每個章節均穿插詳盡的程式範例，幫助理解與吸收。即使沒有程式設計經驗，也能夠進入R軟體的世界中，感受它所帶來的強大威力。

本書特色

　　‧R語言的簡介、資料的讀取與寫入的方法。
　　‧條件判斷、迴圈等流程控製，以及自訂函數的製作。
　　‧高階繪圖、低階繪圖、互動式繪圖的說明。
　　‧決策樹、支持嚮量機器、人工神經網路的介紹。
　　‧基本統計、機器學習、資料探勘、文字探勘、大數據分析的應用。
　　‧階層式分群法、K平均算法、模糊C平均算法、分群指標。
　　‧基因演算法及人工蜂群演算法的解說。
　　‧書中各節均穿插詳盡的程式範例。

　　適閤讀者
　　‧沒有程式設計經驗，想要接觸R語言的人。
　　‧對統計、機器學習、資料探勘、文字探勘、大數據分析有興趣的人。

第 1 章: 簡介
第 2 章: 資料的讀取與寫入
第 3 章: 流程控製及自訂函數
第 4 章: 繪圖功能及基本統計
第 5 章: 相關套件介紹
第 6 章: 監督式學習
第 7 章: 非監督式學習
第 8 章: 演化式學習
第 9 章: 混閤式學習
第 10 章: 關聯性規則
第 11 章: 社群網路分析及文字探勘
第 12 章: 圖形化資料分析工具
第 13 章: R+Hadoop巨量資料分析
第 14 章: SparkR巨量資料分析
附錄A 安裝及下載R
附錄B 安裝RStudio Desktop
附錄C 安裝ODBC
附錄D 指令及用法
附錄E 安裝R+Hadoop於虛擬機上
附錄F 安裝SparkR於虛擬機上
參考書目

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習R語言的學生，我一直希望找到一本能夠覆蓋全麵、且講解深入的教材。《R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版]》正好滿足瞭我的需求。這本書的結構非常閤理，從基礎的R語言環境搭建和數據處理，逐步深入到機器學習、資料探勘等更復雜的領域。第二版更是更新瞭很多前沿的技術和算法，這一點對於保持知識的時效性非常重要。 我特彆欣賞書中對每個概念的解釋都非常透徹，不會隻停留在錶麵。例如，在講解聚類算法時，書中不僅介紹瞭K-means，還深入分析瞭層次聚類和DBSCAN，並且對比瞭它們的適用場景和優劣。這種深入的講解方式，讓我能夠真正理解算法的原理，而不是死記硬背代碼。此外，書中提供瞭大量的代碼示例，並且都經過瞭實證檢驗，可以直接運行和修改，這對於我這種動手能力強的學生來說，非常有幫助。我可以對照代碼，一步步理解算法的實現過程，從而加深對知識的掌握。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初級的R語言使用者，經常在網上找一些零散的資料來學習，但總是感覺抓不住重點。最近聽朋友推薦瞭《R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版]》，抱著試試看的心態入手瞭，沒想到真的給我帶來瞭驚喜。這本書的優點在於它的全麵性和係統性，它不像很多網絡教程那樣隻介紹某個孤立的知識點，而是從頭到尾地構建瞭一個完整的R語言數據分析知識體係。 我尤其贊賞書中關於巨量資料分析部分的介紹。雖然我目前還沒有接觸到真正的巨量資料項目，但通過書中的講解，我對這個領域有瞭初步的認識。書中介紹瞭如何利用R語言結閤一些分布式計算框架來處理海量數據，例如Spark的一些基本操作。這讓我覺得，即使是初學者，也能對未來的發展方嚮有一個初步的瞭解，並且知道自己可以往哪個方嚮努力。此外，書中提供的案例很多都是貼近實際工作場景的，能夠幫助我更好地理解理論知識在實際應用中的價值。總的來說，這本書是一本非常棒的入門到進階的R語言數據分析指南。

评分☆☆☆☆☆

我一直對數據探勘這個領域很感興趣，但總覺得概念太多，不知道從何入手。這本書的資料探勘章節，讓我感覺茅塞頓開。它係統地介紹瞭資料探勘的整個流程，從資料的收集、清理、轉換，到各種挖掘技術，比如關聯規則、分類、聚類等等。我尤其喜歡書中對於不同算法的比較和分析，它會告訴你什麼情況下適閤用哪種算法，並且講解瞭它們各自的優缺點，這對於避免“為賦新詞強說愁”的亂用算法很有幫助。 書中還花瞭很大的篇幅講解如何評估模型的性能，例如準確率、精確率、召迴率、F1值等等，並且用R語言演示瞭如何計算這些指標。這讓我意識到，數據探勘不僅僅是找到模式，更重要的是驗證模式的有效性和實用性。我還嘗試瞭書中關於異常值檢測的例子，通過可視化和一些統計方法，能夠有效地找齣數據中的“異類”，這對於數據清洗和質量控製非常有價值。對於想要係統學習資料探勘，並且想要實操的朋友，這本書絕對能給你打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

最近入手瞭《R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版]》，真的是相見恨晚！我本身是在一傢科技公司做數據分析，平時工作雖然會用到R，但總覺得基礎不夠紮實，很多進階的應用更是摸不著門道。這本書給我最大的感覺就是，它不是那種隻會丟給你一堆函數和代碼的“工具書”，而是真正從“為什麼”和“怎麼做”的角度去講解，邏輯非常清晰。 我特彆喜歡第二版中關於機器學習部分的更新，像是深度學習的一些基礎概念和模型，雖然隻是入門，但講得非常到位。我之前在網上找過很多資料，東拼西湊的，感覺像是在碎片化的學習，效率很低。這本書就像一本武林秘籍，把各種招式（算法）的原理、適用場景、以及R語言中對應的實現方法都掰開瞭揉碎瞭講清楚。比如，書中對決策樹和隨機森林的講解，不僅列齣瞭代碼，還深入分析瞭它們背後是如何進行特徵選擇和劃分的，這點對於我理解模型的可解釋性非常有幫助。而且，它還很貼心地給齣瞭很多實戰案例，從數據預處理到模型評估，一步步教你如何落地，這一點對於實際工作者來說簡直是福音。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我正煩惱如何有效地從大量的客戶反饋文本中挖掘有價值的信息。這本書的文字探勘章節簡直是及時雨！它詳細介紹瞭TF-IDF、詞雲、情感分析等常用的文本處理技術，並且是如何用R語言來實現的。我印象最深刻的是關於主題模型（Topic Modeling）的講解，書中用瞭一個非常直觀的例子，一步步教我如何從一篇新聞文章的集閤中找齣隱藏的主題。這比我之前看的那些理論文章要實在太多瞭，直接能上手操作。 我過去總是覺得文字探勘很玄乎，尤其是處理中文文本，總擔心亂碼或者分詞不準確。這本書在這方麵給瞭我很大的信心，它推薦瞭一些非常好用的中文分詞包，並且演示瞭如何進行預處理，比如去除停用詞、詞乾提取等等。我迫不及待地把書中的代碼套用在瞭我的項目上，效果齣乎意料的好。通過這本書，我不僅學會瞭如何進行基本的文本分析，還對如何構建更復雜的文本挖掘流程有瞭更清晰的認識。對於需要處理大量非結構化數據的朋友，這本書絕對是必備的參考。