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  • 【现货速发】零基础学R语言数据分析:从机器学习、数据挖掘、文本挖掘到大数据分析李仁钟,李秋缘9787302510802清华大学出版社有限公司
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  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787302510802
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  • 开本:  16开

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    • 货号:
      9288942
      商品描述:
      作者简介
      李仁钟,资深开发工程师.

      目录
      目  录
      第1章  R简介 1
      1.1  开始使用R软件 1
      1.2  R对象 4
      1.2.1  向量 4
      1.2.2  数组 5
      1.2.3  矩阵 7
      1.2.4  数据框 9
      1.2.5  因子 11
      1.2.6  列表 11
      1.2.7  对象转换 12
      第2章  数据的读取与写入 14
      2.1  数据的读取 14
      2.2  数据的写入与数据集 17
      2.3  RData 格式数据的写入与读取 18
      2.4  读取 SQL Server 数据库的数据 19
      第3章  流程控制及自定义函数 20
      3.1  条件执行 20
      3.2  循环控制 22
      3.3  自定义函数 25
      第4章  绘图功能及基本统计 27
      4.1  高级绘图 27
      4.2  低级绘图 30
      4.3  交互式绘图 31
      4.4  图形参数 32
      4.5  基本统计 34
      第5章  相关程序包的介绍 39
      5.1  机器学习 39
      5.2  数据挖掘 40
      5.3  社交网络分析及文本挖掘 40
      5.4  大数据分析 41
      5.5  程序包的介绍 41
      第6章  监督式学习 51
      6.1  决策树 51
      6.2  支持向量机 61
      6.3  人工神经网络 65
      6.4  组合方法 70
      6.4.1  随机森林 70
      6.4.2  推进法 71
      第7章  无监督式学习 72
      7.1  层次聚类法 72
      7.2  K 平均聚类算法 75
      7.3  模糊C平均聚类算法 77
      7.4  聚类指标 83
      第8章  进化式学习 86
      8.1  基因算法 86
      8.2  人工蜂群算法 92

      第9章  混合式学习 95
      9.1  使用 C50 和 ABCoptim 程序包范例 95
      9.2  使用基因算法来调整人工神经网络参数的范例 97
      第10章  关联规则 107
      10.1  关联规则简介 107
      10.2  Apriori 算法 108
      第11章  社交网络分析和文本挖掘 117
      11.1  社交网络分析 117
      11.2  文本挖掘 122
      第12章  图形化数据分析工具 125
      12.1  导入数据 126
      12.1.1  处理数据集 130
      12.1.2  设置变量 131
      12.2  探索和测试数据 131
      12.3  转换数据 135
      12.4  建立、评估和导出模型 137
      第13章  大数据分析 (R+Hadoop) 141
      13.1  Hadoop 简介 141
      13.2  R+Hadoop 142
      第14章  SparkR 大数据分析 170
      14.1  dplyr 数据处理程序包 172
      14.2  SparkR 数据处理 175
      14.3  SparkR 与 SQL Server 181
      14.4  SparkR 与 Cassandra 184
      14.5  Spark Standalone 模式 186
      14.6  SparkR 数据分析 189
      附录A  下载和安装 R 197
      附录B  安装RStudio Desktop 203
      附录C  安装ODBC 209
      附录D  指令及用法 214
      附录E  在虚拟机上安装 R+Hadoop 218
      附录F  在虚拟机上安装 SparkR 247
      参考文献 272

      内容摘要
      \"本书共分14章,内容主要有R语言简介、数据读取与写入的方法,条件判断、循环等流程控制以及自定义函数,高级绘图、低级绘图、交互式绘图的说明,决策树、支持向量机、人工神经网络的介绍,基本统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析的应用,层次聚类法、K平均聚类算法、模糊C平均聚类算法、聚类指标、基因算法及人工蜂群算法的应用。
      本书适合没有程序设计经验、想要接触R语言的人以及对统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析有兴趣的人阅读。
      \"

      精彩内容
      本书共分14章,内容主要有R语言简介、数据读取与写入的方法,条件判断、循环等流程控制以及自定义函数,高级绘图、低级绘图、交互式绘图的说明,决策树、支持向量机、人工神经网络的介绍,基本统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析的应用,层次聚类法、K平均聚类算法、模糊C平均聚类算法、聚类指标、基因算法及人工蜂群算法的应用。
        本书适合没有程序设计经验、想要接触R语言的人以及对统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析有兴趣的人阅读。

      媒体评论
      R语言与生俱来就拥有数据统计和分析的DNA,而且R语言本身并不是独立存在的程序设计语言。更准确地说,R语言以集成在一个R系统或环境中的方式呈现在我们面前,这个R系统集数据计算、数据处理、统计分析和图形绘制等软件包于一体,是一个完整的数据科学工具软件。
      如今,以互联网大数据分析为基础的人工智能,如机器学习、商业智能、数据挖掘、文本挖掘、数据可视化等领域都渴求强大、高效的数据科学工具,这种渴求让R大放异彩。R 系统本身就是一个开放的系统,除了传统的数据统计分析/绘图等软件包,现在更增加了机器学习、数据和文本挖掘、大数据分析等相关的诸多程序包,让R语言在这些领域成为“光彩夺目”的明星。
      如果你对上述热门的领域之一感兴趣,并且想将R引入你的工作或研究中,那么本书就是一本快速参考指南。本书也可以作为完全不懂 R 软件及数据分析的读者自学R语言的第一本读物。

      从机器学习、数据挖掘、文本挖掘到大数据分析

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