零基礎(chǔ)學(xué)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析:從機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘到大數(shù)據(jù)分析
定 價(jià)：59 元
叢書名：高等學(xué)校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育教材精選
- 作者：李仁鐘、李秋緣
- 出版時(shí)間：2018/9/1
- ISBN：9787302510802
- 出 版 社：清華大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP312
- 頁(yè)碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書共分14章，內(nèi)容主要有R語(yǔ)言簡(jiǎn)介、數(shù)據(jù)讀取與寫入的方法，條件判斷、循環(huán)等流程控制以及自定義函數(shù)，高級(jí)繪圖、低級(jí)繪圖、交互式繪圖的說(shuō)明，決策樹、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，基本統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，層次聚類法、K平均聚類算法、模糊C平均聚類算法、聚類指標(biāo)、基因算法及人工蜂群算法的應(yīng)用。
本書適合沒(méi)有程序設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)、想要接觸R語(yǔ)言的人以及對(duì)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、大數(shù)據(jù)分析有興趣的人閱讀。
R語(yǔ)言與生俱來(lái)就擁有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析的DNA，而且R語(yǔ)言本身并不是獨(dú)立存在的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。更準(zhǔn)確地說(shuō)，R語(yǔ)言以集成在一個(gè)R系統(tǒng)或環(huán)境中的方式呈現(xiàn)在我們面前，這個(gè)R系統(tǒng)集數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析和圖形繪制等軟件包于一體，是一個(gè)完整的數(shù)據(jù)科學(xué)工具軟件。
如今，以互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的人工智能，如機(jī)器學(xué)習(xí)、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、數(shù)據(jù)可視化等領(lǐng)域都渴求強(qiáng)大、高效的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，這種渴求讓R大放異彩。R 系統(tǒng)本身就是一個(gè)開(kāi)放的系統(tǒng)，除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析/繪圖等軟件包，現(xiàn)在更增加了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)和文本挖掘、大數(shù)據(jù)分析等相關(guān)的諸多程序包，讓R語(yǔ)言在這些領(lǐng)域成為光彩奪目的明星。
如果你對(duì)上述熱門的領(lǐng)域之一感興趣，并且想將R引入你的工作或研究中，那么本書就是一本快速參考指南。本書也可以作為完全不懂 R 軟件及數(shù)據(jù)分析的讀者自學(xué)R語(yǔ)言的*本讀物。
前 言
隨著 R 軟件的流行及普及化，許多學(xué)者和專家轉(zhuǎn)而使用 R 作為研究與開(kāi)發(fā)的工具。R軟件有 Windows、UNIX、Linux及Apple MacOS等不同操作系統(tǒng)的免費(fèi)版本，更有一萬(wàn)種以上免費(fèi)程序包可供使用，所以學(xué)習(xí)R軟件是睿智的選擇。
本書內(nèi)容共有14章，前4章先介紹 R 軟件的基本操作和應(yīng)用，第5章對(duì)本書所使用的程序包做完整的介紹，包含 R 軟件在機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）、文本挖掘（Text Mining）及大數(shù)據(jù)（Big Data）分析的相關(guān)程序包，第6~9章介紹各類學(xué)習(xí)算法，第10~12章介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)社群分析及文本挖掘、圖形化數(shù)據(jù)分析工具，最后兩章介紹 Hadoop 和 Spark 大數(shù)據(jù)分析。
本書是作者多年來(lái)從事教學(xué)的心血結(jié)晶，適合作為大專院校信息類相關(guān)科系的教材，同時(shí)書中范例的程序代碼豐富，也可作為練習(xí)的補(bǔ)充教材。本書的撰寫以完全不懂R軟件及數(shù)據(jù)分析的讀者為對(duì)象，對(duì)于有意愿自學(xué)的讀者而言，本書也是一本不錯(cuò)的入門參考書。
本書配套范例程序可從下面的網(wǎng)址（注意區(qū)分?jǐn)?shù)字和字母大小寫）下載或掃描右邊的二維碼獲取：
https://pan.baidu.com/s/17b-xnYfhICguW4wSz8pWXA
如果下載有問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系booksaga@126.com，郵件主題為零基礎(chǔ)學(xué)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析：從機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘到大數(shù)據(jù)分析。
本書的撰寫雖已力求完美，但難免會(huì)有疏漏之處，歡迎各位讀者指教。
李仁鐘、李秋緣
2018年6月
李仁鐘,資深開(kāi)發(fā)工程師.
目 錄
第1章 R簡(jiǎn)介 1
1.1 開(kāi)始使用R軟件 1
1.2 R對(duì)象 4
1.2.1 向量 4
1.2.2 數(shù)組 5
1.2.3 矩陣 7
1.2.4 數(shù)據(jù)框 9
1.2.5 因子 11
1.2.6 列表 11
1.2.7 對(duì)象轉(zhuǎn)換 12
第2章 數(shù)據(jù)的讀取與寫入 14
2.1 數(shù)據(jù)的讀取 14
2.2 數(shù)據(jù)的寫入與數(shù)據(jù)集 17
2.3 RData 格式數(shù)據(jù)的寫入與讀取 18
2.4 讀取 SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù) 19
第3章 流程控制及自定義函數(shù) 20
3.1 條件執(zhí)行 20
3.2 循環(huán)控制 22
3.3 自定義函數(shù) 25
第4章 繪圖功能及基本統(tǒng)計(jì) 27
4.1 高級(jí)繪圖 27
4.2 低級(jí)繪圖 30
4.3 交互式繪圖 31
4.4 圖形參數(shù) 32
4.5 基本統(tǒng)計(jì) 34
第5章 相關(guān)程序包的介紹 39
5.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 39
5.2 數(shù)據(jù)挖掘 40
5.3 社交網(wǎng)絡(luò)分析及文本挖掘 40
5.4 大數(shù)據(jù)分析 41
5.5 程序包的介紹 41
第6章 監(jiān)督式學(xué)習(xí) 51
6.1 決策樹 51
6.2 支持向量機(jī) 61
6.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 65
6.4 組合方法 70
6.4.1 隨機(jī)森林 70
6.4.2 推進(jìn)法 71
第7章 無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí) 72
7.1 層次聚類法 72
7.2 K 平均聚類算法 75
7.3 模糊C平均聚類算法 77
7.4 聚類指標(biāo) 83
第8章 進(jìn)化式學(xué)習(xí) 86
8.1 基因算法 86
8.2 人工蜂群算法 92
第9章 混合式學(xué)習(xí) 95
9.1 使用 C50 和 ABCoptim 程序包范例 95
9.2 使用基因算法來(lái)調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的范例 97
第10章 關(guān)聯(lián)規(guī)則 107
10.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介 107
10.2 Apriori 算法 108
第11章 社交網(wǎng)絡(luò)分析和文本挖掘 117
11.1 社交網(wǎng)絡(luò)分析 117
11.2 文本挖掘 122
第12章 圖形化數(shù)據(jù)分析工具 125
12.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 126
12.1.1 處理數(shù)據(jù)集 130
12.1.2 設(shè)置變量 131
12.2 探索和測(cè)試數(shù)據(jù) 131
12.3 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù) 135
12.4 建立、評(píng)估和導(dǎo)出模型 137
第13章 大數(shù)據(jù)分析 （R Hadoop） 141
13.1 Hadoop 簡(jiǎn)介 141
13.2 R Hadoop 142
第14章 SparkR 大數(shù)據(jù)分析 170
14.1 dplyr 數(shù)據(jù)處理程序包 172
14.2 SparkR 數(shù)據(jù)處理 175
14.3 SparkR 與 SQL Server 181
14.4 SparkR 與 Cassandra 184
14.5 Spark Standalone 模式 186
14.6 SparkR 數(shù)據(jù)分析 189
附錄A 下載和安裝 R 197
附錄B 安裝RStudio Desktop 203
附錄C 安裝ODBC 209
附錄D 指令及用法 214
附錄E 在虛擬機(jī)上安裝 R Hadoop 218
附錄F 在虛擬機(jī)上安裝 SparkR 247
參考文獻(xiàn) 272
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