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标题: 推荐几本不错的R语言图书 [打印本页]
作者: 芊芊世界    时间: 2016-5-25 16:22
标题: 推荐几本不错的R语言图书
本帖最后由 芊芊世界 于 2016-5-25 18:12 编辑
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数据挖掘与R语言 " u, n4 D1 t1 D. V6 ^

4 Q: ]5 W) G6 D& d  S  B本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例 （藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。
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. E+ A; a% w1 [& I) X- |* ]7 g; U本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。
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机器学习：实用案例解析 ' E& c, z$ Q9 s6 i9 }. @1 O% B+ c8 x

! x+ f0 z9 ^0 A' Y) i4 N- c机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。
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全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包 含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件 箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系 统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突 出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。
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# o' d2 T8 B# x" A本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你 马上应用R高效地工作。
& |, G: V4 A( h" k1 n6 e+ M8 Q% h每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 著。 4 w6 A) K- I5 n7 l# v

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R语言编程艺术 " i- t1 J$ i! n3 s6 a0 }9 k  L* V
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R语言是世界上最流行的用于数据处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之， 在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。
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本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最 基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都 是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。 ( b) E6 p# i/ f+ w6 M: ^

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金融数据分析导论：基于R语言
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本书由统计学领域著名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。 6 ~* u2 L7 x0 n+ v' A2 \  _+ R
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时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) , M' i/ ~* D( G' f
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本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
; X& a* D, Y# y& h/ M本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。# Z% t" v% G: w. v1 N! {
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另附相关电子书：
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[R语言实战].(R.in.Action).Robert.I.Kabacoff.文字版.pdf (22.95 MB, 下载次数: 57)
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R语言编程艺术.pdf (22.43 MB, 下载次数: 49)
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机器学习：实用案例解析.pdf (10.32 MB, 下载次数: 48) 9 r; b; h% o, Z$ L
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数据挖掘与R语言.pdf (23.43 MB, 下载次数: 28)
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作者: 犯花痴的豆子    时间: 2016-5-25 17:27
路过顶一个！！！感谢分享% r4 C" d, e( K! T. m
作者: 浪漫的事    时间: 2016-5-25 17:37
谢谢楼主分享
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作者: avex514    时间: 2019-8-9 22:28
谢谢分享
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作者: TimeMachine    时间: 2020-2-27 22:13
多谢楼主的分享6 I- a7 t4 R$ i6 F% n# g4 l" s" o; x
作者: 672612431    时间: 2020-2-29 12:48
谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢  w6 a6 l; H' C0 |+ E* F7 L




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