R语言机器学习3本经典书籍集合本,提高你的R语言和机器学习能力!(可供下载)
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。
点击上方蓝字关注我,一起学习R语言
1 学习R语言
这本书包括3本R语言经典书籍,分别是:
-
R Machine Learning By Example
-
Machine Learning with R
-
Mastering Machine Learning with R
每本书都是以R语言为编程语言,介绍了R语言的知识和R语言实现相应机器学习算法的包和函数。
例如,关联分析和挖掘算法,使用arules包。
2 提高机器学习能力
这本书把机器学习的常用算法和应用场景都做了总结,并且利用R语言和配套的数据集做了相应的案例研究和示范。购物篮分析,产品推荐系统,信用卡风险检测和预测,情感分析,社交网络分析等典型应用场景,书中都有介绍;回归算法,分类和回归决策树,K近邻和支持向量机,神经网络,聚类分析,主成分分析,朴素贝叶斯等经典机器学习算法,书中都有总结。
例如:决策树算法优劣对比分析
3 积累机器学习项目经验
阅读本书的内容,并跟着书中的指导,利用R语言完成书中的示例,也可以帮助你积累R语言和机器学习的项目实战经验。同时,可以把数据的代码和方法进行综合与迁移,以创造性地解决自己手头上的数据和问题。
例如:发现数据集的分组,就可以应用到客户细分或者分群。
公众号后台回复“R语言机器学习”,获取资源的领取方式,共1123页,涉及R语言做机器学习10多个项目。
依托【R语言】公众号,我创建了R语言群,群友们每天都会就R语言的主题进行交流和分享。需要加入R语言群的朋友,可以扫码加我的个人微信,请备注【姓名-入群】。我诚邀你加入群,大家相互学习和共同进步。
你在阅读中有什么问题,请留言或加R语言群,交流和讨论。
请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!