数据挖掘与R语言
专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。
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《数据挖掘与R语言》这本书,有几个特色。
第一,案例学习法。本书介绍了4个经典的数据挖掘案例,涉及到生态学、金融学、市场学和生物信息学的领域,用到了有监督学习和无监督学习算法。有监督学习包括分类算法和回归算法;无监督学习包括奇异值检测和聚类分析与挖掘。这些方法、思路,不管是在学术界,还是产业界,都发挥着积极的作用。作者总结的方法和做法,具有实用性和借鉴意义,可以帮助学习者理解数据挖掘的做法、价值,更为重要的是,可以指导学习者,做知识的迁移和拓展。
第二,作者选择了R语言来完成数据挖掘工作,从数据的读取、探索、处理、分析、建模,都提供了相应的R语言代码。这可以帮助学习者,学习和使用R语言来做数据挖掘工作,同时,也可以丰富学习者的代码库,一些代码片段或者函数,可以直接作用到自己手头上面实际数据,以实现对数据的分析和学习。同时,在学习和实践案例的过程中,通过阅读、复盘、编写和修改作者的R语言代码,也是一种学习和强化R语言编程技能的有效而高效的做法。
第三,这本书言简意赅,书的页数不多,但是,信息量丰富,实用价值,指导效果,你在阅读中,会深有体会。这本书提供了配套的数据集和代码,非常方便我们去学习、研究和应用。
这本小册子,属于我经常翻阅的书籍,我也购买了这本书籍的翻译版(当初买的是第一版)。这本书籍现在已经有第二版了,购买链接如下:
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