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內(nèi)容簡介

　　R語言是一個自由、免費、源代碼開放的編程語言和開發(fā)環(huán)境，它提供了強大的數(shù)據(jù)分析功能和豐富的數(shù)據(jù)可視化手段。隨著數(shù)據(jù)科學的快速發(fā)展，R語言已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析領域炙手可熱的通用語言?！禦語言數(shù)據(jù)分析從入門到實戰(zhàn)》共14章，內(nèi)容主要包括R語言簡介、讀寫數(shù)據(jù)、從流程控制到自定義函數(shù)、繪圖功能、基本統(tǒng)計、決策樹、K均值聚類算法、遺傳算法、關聯(lián)性規(guī)則、文本挖掘、推薦系統(tǒng)、可視化數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析及案例分析等?！禦語言數(shù)據(jù)分析從入門到實戰(zhàn)》內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合R語言的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)挖掘人員等其他數(shù)據(jù)科學從業(yè)者閱讀參考。R語言是一套自由免費的軟件，具有入門容易．使用簡單的特點，目前多應用于機器學習、數(shù)據(jù)分析、文本分析、推薦系統(tǒng)等領域。第1-5章介紹R的基本操作及應用，包括R簡介、讀寫數(shù)據(jù)、從流程控制到函數(shù)，接著介紹R的繪圖功能、基本統(tǒng)計及常用包的運用。第6-9章介紹各類學習算法，如決策樹算法、K均值聚類算法、遺傳算法等，每一章都加入示例供讀者練習。第10-13章介紹關聯(lián)性規(guī)則、文本挖掘、推薦系統(tǒng)和可視化數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第14章介紹探索性數(shù)據(jù)分析及案例分析，對R軟件在數(shù)據(jù)分析上的使用進行更完整的補充。

作者簡介

　　李仁鐘，福州外語外貿(mào)學院教授，發(fā)表論文210余篇，其中SSCI、SCI、EI等收錄70余篇次，發(fā)表的論文多次獲得IEEE等論文獎及優(yōu)秀論文獎。

圖書目錄

第1章 R簡介
1．1 R軟件介紹
1．2 R對象介紹
1．2．1 向量
1．2．2 數(shù)組
1．2．3 矩陣
1．2．4 數(shù)據(jù)框
1．2．5 因子
1．2．6 列表
1．2．7 對象轉(zhuǎn)換
1．3 習題
第2章讀寫數(shù)據(jù)
2．1 讀取數(shù)據(jù)
2．2 寫入數(shù)據(jù)
2．3 讀寫RData數(shù)據(jù)
2．4 讀取SQL Selver數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
2．5 讀寫Excel數(shù)據(jù)
2．6 習題
第3章從流程控制到函數(shù)
3．1 條件執(zhí)行
3．2 循環(huán)控制
3．3 函數(shù)
3．4 習題
第4章繪圖功能及基本統(tǒng)計
4．1 高級繪圖
4．2 低級繪圖
4．3 交互式繪圖
4．4 圖形參數(shù)
4．5 基本統(tǒng)計
4．6 習題
第5章數(shù)據(jù)分析和常用的包介紹
5．1 機器學習介紹
5．2 數(shù)據(jù)挖掘介紹
5．3 文本挖掘介紹
5．4 常用的包介紹
第6章監(jiān)督式學習
6．1 決策樹
6．2 支持向量機
6．3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
6．4 集成學習方法
6．4．1 隨機森林
6．4．2 提升法
6．5 習題
第7章非監(jiān)督式學習
7．1 層次聚類法
7．2 K均值聚類算法
7．3 模糊C均值聚類算法
7．4 聚類指標
7．5 習題
第8章演化式學習
8．1 遺傳算法
8．2 人工蜂群算法
……
第9章混合式學習
第10章關聯(lián)性規(guī)則
第11章文本挖掘
第12章推薦系統(tǒng)
第13章可視化數(shù)據(jù)分析
第14章探索性數(shù)據(jù)分析
附錄