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數(shù)據(jù)挖掘:R語言實戰(zhàn) 版權信息
- ISBN：9787121231223
- 條形碼：9787121231223 ; 978-7-121-23122-3
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)挖掘:R語言實戰(zhàn) 本書特色
推薦購買： 數(shù)據(jù)分析：r語言實戰(zhàn) 數(shù)據(jù)挖掘技術是當下大數(shù)據(jù)時代*關鍵的技術，其應用領域及前景不可估量。r是一款極其優(yōu)秀的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件，《數(shù)據(jù)挖掘：r語言實戰(zhàn)》側重使用r進行數(shù)據(jù)挖掘，重點講述了r的數(shù)據(jù)挖掘流程、算法包的使用及相關工具的應用，同時結合大量精選的數(shù)據(jù)挖掘實例對r軟件進行深入潛出和全面的介紹，以便讀者能深刻理解r的精髓并能快速、高效和靈活地掌握使用r進行數(shù)據(jù)挖掘的技巧。 通過《數(shù)據(jù)挖掘：r語言實戰(zhàn)》，讀者不僅能掌握使用r及相關的算法包來快速解決實際問題的方法，而且能得到從實際問題分析入手，到利用r進行求解，以及對挖掘結果進行分析的全面訓練。 《數(shù)據(jù)挖掘：r語言實戰(zhàn)》適用于計算機、互聯(lián)網(wǎng)、機器學習、信息、數(shù)學、經濟金融、管理、運籌、統(tǒng)計以及有關理工科專業(yè)的本科生、研究生使用，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及產品經理解決實際問題，還能幫助從事咨詢、研究、分析行業(yè)的人士及各級管理人士提高專業(yè)水平。
數(shù)據(jù)挖掘:R語言實戰(zhàn) 內容簡介
數(shù)據(jù)挖掘技術是當下大數(shù)據(jù)時代*關鍵的技術，其應用領域及前景不可估量。R 是一款極其優(yōu)秀的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件，本書側重使用R 進行數(shù)據(jù)挖掘，重點講述了R 的數(shù)據(jù)挖掘流程、算法包的使用及相關工具的應用，同時結合大量精選的數(shù)據(jù)挖掘實例對R 軟件進行深入潛出和全面的介紹，以便讀者能深刻理解R 的精髓并能快速、高效和靈活地掌握使用R 進行數(shù)據(jù)挖掘的技巧。 通過本書，讀者不僅能掌握使用R 及相關的算法包來快速解決實際問題的方法，而且能得到從實際問題分析入手，到利用R 進行求解，以及對挖掘結果進行分析的全面訓練。
數(shù)據(jù)挖掘:R語言實戰(zhàn) 目錄
第0章 致敬，r！
致敬，肩膀！
致敬，時代！
致敬，人才！
致敬，r瑟！
上篇 數(shù)據(jù)預處理
第1章 數(shù)據(jù)挖掘導引
1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的過程
1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的對象
1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的方法
1.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的應用
1.2 數(shù)據(jù)挖掘的算法
1.3 數(shù)據(jù)挖掘的工具
1.3.1 工具的分類
1.3.2 工具的選擇
1.3.3 商用的工具
1.3.4開源的工具
1.4 r在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢
第2章 數(shù)據(jù)概覽
2.1 n×m 數(shù)據(jù)集
2.2 數(shù)據(jù)的分類
2.2.1 一般的數(shù)據(jù)分類
2.2.2 r的數(shù)據(jù)分類
2.2.3 用r簡單處理數(shù)據(jù)
2.3 數(shù)據(jù)抽樣及r實現(xiàn)
2.3.1 簡單隨機抽樣
2.3.2 分層抽樣
2.3.3 整群抽樣
2.4 訓練集與測試集
2.5 本章匯總
第3章 用r獲取數(shù)據(jù)
3.1 獲取內置數(shù)據(jù)集
3.1.1 datasets 數(shù)據(jù)集
3.1.2 包的數(shù)據(jù)集
3.2 獲取其他格式的數(shù)據(jù)
3.2.1 csv 與txt 格式
3.2.2 從excel 直接獲取數(shù)據(jù)
3.2.3 從其他統(tǒng)計軟件中獲取數(shù)據(jù)
3.3 獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
3.4 獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
3.5 本章匯總
第4章 探索性數(shù)據(jù)分析
4.1 數(shù)據(jù)集
4.2 數(shù)字化探索
4.2.1 變量概況
4.2.2 變量詳情
4.2.3 分布指標
4.2.4 稀疏性
4.2.5 缺失值
4.2.6 相關性
4.3 可視化探索
4.3.1 直方圖
4.3.2 累積分布圖
4.3.3 箱形圖
4.3.4 條形圖
4.3.5 點陣圖
4.3.6 餅圖
4.5 本章匯總
第5章 數(shù)據(jù)預處理
5.1 數(shù)據(jù)集加載
5.2 數(shù)據(jù)清理
5.2.1 缺失值處理
5.2.2 噪聲數(shù)據(jù)處理
5.2.3 數(shù)據(jù)不一致的處理
5.3 數(shù)據(jù)集成
5.4 數(shù)據(jù)變換
5.5 數(shù)據(jù)歸約
5.6 本章匯總
中篇 基本算法及應用
第6章 關聯(lián)分析
6.1 概述
6.2 r中的實現(xiàn)
6.2.1 相關軟件包
6.2.2 核心函數(shù)
6.2.3 數(shù)據(jù)集
6.3 應用案例
6.3.1 數(shù)據(jù)初探
6.3.2 對生成規(guī)則進行強度控制
6.3.3 一個實際應用
6.3.4 改變輸出結果形式
6.3.5 關聯(lián)規(guī)則的可視化
6.4 本章匯總
第7章 聚類分析
7.1 概述
7.1.1 k-均值聚類
7.1.2 k-中心點聚類
7.1.3 系譜聚類
7.1.4 密度聚類
7.1.5 期望*大化聚類
7.2 r中的實現(xiàn)
7.2.1 相關軟件包
7.2.2 核心函數(shù)
7.2.3 數(shù)據(jù)集
7.3 應用案例
7.3.1 k-均值聚類
7.3.2 k-中心點聚類
7.3.3 系譜聚類
7.3.4 密度聚類
7.3.5 期望*大化聚類
7.4 本章匯總
第8章 判別分析
8.1 概述
8.1.1 費希爾判別
8.1.2 貝葉斯判別
8.1.3 距離判別
8.2 r中的實現(xiàn)
8.2.1 相關軟件包
8.2.2 核心函數(shù)
8.2.3 數(shù)據(jù)集
8.3 應用案例
8.3.1 線性判別分析
8.3.2 樸素貝葉斯分類
8.3.3 k *近鄰
8.3.4 有權重的k *近鄰算法
8.4 推薦系統(tǒng)綜合實例
8.4.1 knn 與推薦
8.4.2 movielens 數(shù)據(jù)集說明
8.4.3 綜合運用
8.5 本章匯總
第9章 決策樹
9.1 概述
9.1.1 樹形結構
9.1.2 樹的構建
9.1.3 常用算法
9.2 r中的實現(xiàn)
9.2.1 相關軟件包
9.2.2 核心函數(shù)
9.2.3 數(shù)據(jù)集
9.3 應用案例
9.3.1 cart 應用
9.3.2 c4.5 應用
9.4 本章匯總
下篇 高級算法及應用
第10章 集成學習
10.1 概述
10.1.1 一個概率論小計算
10.1.2 bagging 算法
10.1.3 adaboost 算法
10.2 r中的實現(xiàn)
10.2.1 相關軟件包
10.2.2 核心函數(shù)
10.2.3 數(shù)據(jù)集
10.3 應用案例
10.3.1 bagging 算法
10.3.2 adaboost 算法
10.4 本章匯總
第11章 隨機森林
11.1 概述
11.1.1 基本原理
11.1.2 重要參數(shù)
11.2 r中的實現(xiàn)
11.2.1 相關軟件包
11.2.2 核心函數(shù)
11.2.3 可視化分析
11.3 應用案例
11.3.1 數(shù)據(jù)處理
11.3.2 建立模型
11.3.3 結果分析
11.3.4 自變量的重要程度
11.3.5 優(yōu)化建模
11.4 本章匯總
第12章 支持向量機
12.1 概述
12.1.1 結構風險*小原理
12.1.2 函數(shù)間隔與幾何間隔
12.1.3 核函數(shù)
12.2 r中的實現(xiàn)
12.2.1 相關軟件包
12.2.2 核心函數(shù)
12.2.3 數(shù)據(jù)集
12.3 應用案例
12.3.1 數(shù)據(jù)初探
12.3.2 建立模型
12.3.3 結果分析
12.3.4 預測判別
12.3.5 綜合建模
12.3.6 可視化分析
12.3.7 優(yōu)化建模
12.4 本章匯總
第13章 神經網(wǎng)絡
13.1 概述
13.2 r中的實現(xiàn)
13.2.1 相關軟件包
13.2.2 核心函數(shù)
13.3 應用案例
13.3.1 數(shù)據(jù)初探
13.3.2 數(shù)據(jù)處理
13.3.3 建立模型
13.3.4 結果分析
13.3.5 預測判別
13.3.6 模型差異分析
13.3.7 優(yōu)化建模
13.4 本章匯總
第14章 模型評估與選擇
14.1 評估過程概述
14.2 安裝rattle包
14.3 rattle 功能簡介
14.3.1 data——選取數(shù)據(jù)
14.3.2 explore——數(shù)據(jù)探究
14.3.3 test——數(shù)據(jù)相關檢驗
14.3.4 transform——數(shù)據(jù)預處理
14.3.5 cluster——數(shù)據(jù)聚類
14.3.6 model——模型評估
14.3.7 evaluate——模型評估.
14.3.8 log——模型評估記錄
14.4 模型評估相關概念
14.4.1 誤判率.
14.4.2 正確/錯誤的肯定判斷、正確/錯誤的否定判斷.
14.4.3 精確度、敏感度及特異性
14.5 rattle 在模型評估中的應用
14.5.1 混淆矩陣
14.5.2 風險圖
14.5.3 roc 圖及相關圖表
14.5.4 模型得分數(shù)據(jù)集
14.6 綜合實例
14.6.1 數(shù)據(jù)介紹
14.6.2 模型建立
14.6.3 模型結果分析
致敬，肩膀！
致敬，時代！
致敬，人才！
致敬，r瑟！
上篇 數(shù)據(jù)預處理
第1章 數(shù)據(jù)挖掘導引
1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的過程
1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的對象
1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的方法
1.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的應用
1.2 數(shù)據(jù)挖掘的算法
1.3 數(shù)據(jù)挖掘的工具
1.3.1 工具的分類
1.3.2 工具的選擇
1.3.3 商用的工具
1.3.4開源的工具
1.4 r在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢
第2章 數(shù)據(jù)概覽
2.1 n×m 數(shù)據(jù)集
2.2 數(shù)據(jù)的分類
2.2.1 一般的數(shù)據(jù)分類
2.2.2 r的數(shù)據(jù)分類
2.2.3 用r簡單處理數(shù)據(jù)
2.3 數(shù)據(jù)抽樣及r實現(xiàn)
2.3.1 簡單隨機抽樣
2.3.2 分層抽樣
2.3.3 整群抽樣
2.4 訓練集與測試集
2.5 本章匯總
第3章 用r獲取數(shù)據(jù)
3.1 獲取內置數(shù)據(jù)集
3.1.1 datasets 數(shù)據(jù)集
3.1.2 包的數(shù)據(jù)集
3.2 獲取其他格式的數(shù)據(jù)
3.2.1 csv 與txt 格式
3.2.2 從excel 直接獲取數(shù)據(jù)
3.2.3 從其他統(tǒng)計軟件中獲取數(shù)據(jù)
3.3 獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
3.4 獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
3.5 本章匯總
第4章 探索性數(shù)據(jù)分析
4.1 數(shù)據(jù)集
4.2 數(shù)字化探索
4.2.1 變量概況
4.2.2 變量詳情
4.2.3 分布指標
4.2.4 稀疏性
4.2.5 缺失值
4.2.6 相關性
4.3 可視化探索
4.3.1 直方圖
4.3.2 累積分布圖
4.3.3 箱形圖
4.3.4 條形圖
4.3.5 點陣圖
4.3.6 餅圖
4.5 本章匯總
第5章 數(shù)據(jù)預處理
5.1 數(shù)據(jù)集加載
5.2 數(shù)據(jù)清理
5.2.1 缺失值處理
5.2.2 噪聲數(shù)據(jù)處理
5.2.3 數(shù)據(jù)不一致的處理
5.3 數(shù)據(jù)集成
5.4 數(shù)據(jù)變換
5.5 數(shù)據(jù)歸約
5.6 本章匯總
中篇 基本算法及應用
第6章 關聯(lián)分析
6.1 概述
6.2 r中的實現(xiàn)
6.2.1 相關軟件包
6.2.2 核心函數(shù)
6.2.3 數(shù)據(jù)集
6.3 應用案例
6.3.1 數(shù)據(jù)初探
6.3.2 對生成規(guī)則進行強度控制
6.3.3 一個實際應用
6.3.4 改變輸出結果形式
6.3.5 關聯(lián)規(guī)則的可視化
6.4 本章匯總
第7章 聚類分析
7.1 概述
7.1.1 k-均值聚類
7.1.2 k-中心點聚類
7.1.3 系譜聚類
7.1.4 密度聚類
7.1.5 期望*大化聚類
7.2 r中的實現(xiàn)
7.2.1 相關軟件包
7.2.2 核心函數(shù)
7.2.3 數(shù)據(jù)集
7.3 應用案例
7.3.1 k-均值聚類
7.3.2 k-中心點聚類
7.3.3 系譜聚類
7.3.4 密度聚類
7.3.5 期望*大化聚類
7.4 本章匯總
第8章 判別分析
8.1 概述
8.1.1 費希爾判別
8.1.2 貝葉斯判別
8.1.3 距離判別
8.2 r中的實現(xiàn)
8.2.1 相關軟件包
8.2.2 核心函數(shù)
8.2.3 數(shù)據(jù)集
8.3 應用案例
8.3.1 線性判別分析
8.3.2 樸素貝葉斯分類
8.3.3 k *近鄰
8.3.4 有權重的k *近鄰算法
8.4 推薦系統(tǒng)綜合實例
8.4.1 knn 與推薦
8.4.2 movielens 數(shù)據(jù)集說明
8.4.3 綜合運用
8.5 本章匯總
第9章 決策樹
9.1 概述
9.1.1 樹形結構
9.1.2 樹的構建
9.1.3 常用算法
9.2 r中的實現(xiàn)
9.2.1 相關軟件包
9.2.2 核心函數(shù)
9.2.3 數(shù)據(jù)集
9.3 應用案例
9.3.1 cart 應用
9.3.2 c4.5 應用
9.4 本章匯總
下篇 高級算法及應用
第10章 集成學習
10.1 概述
10.1.1 一個概率論小計算
10.1.2 bagging 算法
10.1.3 adaboost 算法
10.2 r中的實現(xiàn)
10.2.1 相關軟件包
10.2.2 核心函數(shù)
10.2.3 數(shù)據(jù)集
10.3 應用案例
10.3.1 bagging 算法
10.3.2 adaboost 算法
10.4 本章匯總
第11章 隨機森林
11.1 概述
11.1.1 基本原理
11.1.2 重要參數(shù)
11.2 r中的實現(xiàn)
11.2.1 相關軟件包
11.2.2 核心函數(shù)
11.2.3 可視化分析
11.3 應用案例
11.3.1 數(shù)據(jù)處理
11.3.2 建立模型
11.3.3 結果分析
11.3.4 自變量的重要程度
11.3.5 優(yōu)化建模
11.4 本章匯總
第12章 支持向量機
12.1 概述
12.1.1 結構風險*小原理
12.1.2 函數(shù)間隔與幾何間隔
12.1.3 核函數(shù)
12.2 r中的實現(xiàn)
12.2.1 相關軟件包
12.2.2 核心函數(shù)
12.2.3 數(shù)據(jù)集
12.3 應用案例
12.3.1 數(shù)據(jù)初探
12.3.2 建立模型
12.3.3 結果分析
12.3.4 預測判別
12.3.5 綜合建模
12.3.6 可視化分析
12.3.7 優(yōu)化建模
12.4 本章匯總
第13章 神經網(wǎng)絡
13.1 概述
13.2 r中的實現(xiàn)
13.2.1 相關軟件包
13.2.2 核心函數(shù)
13.3 應用案例
13.3.1 數(shù)據(jù)初探
13.3.2 數(shù)據(jù)處理
13.3.3 建立模型
13.3.4 結果分析
13.3.5 預測判別
13.3.6 模型差異分析
13.3.7 優(yōu)化建模
13.4 本章匯總
第14章 模型評估與選擇
14.1 評估過程概述
14.2 安裝rattle包
14.3 rattle 功能簡介
14.3.1 data——選取數(shù)據(jù)
14.3.2 explore——數(shù)據(jù)探究
14.3.3 test——數(shù)據(jù)相關檢驗
14.3.4 transform——數(shù)據(jù)預處理
14.3.5 cluster——數(shù)據(jù)聚類
14.3.6 model——模型評估
14.3.7 evaluate——模型評估.
14.3.8 log——模型評估記錄
14.4 模型評估相關概念
14.4.1 誤判率.
14.4.2 正確/錯誤的肯定判斷、正確/錯誤的否定判斷.
14.4.3 精確度、敏感度及特異性
14.5 rattle 在模型評估中的應用
14.5.1 混淆矩陣
14.5.2 風險圖
14.5.3 roc 圖及相關圖表
14.5.4 模型得分數(shù)據(jù)集
14.6 綜合實例
14.6.1 數(shù)據(jù)介紹
14.6.2 模型建立
14.6.3 模型結果分析
展開全部
數(shù)據(jù)挖掘:R語言實戰(zhàn) 作者簡介
王正林已出版過如下圖書：1、MATLAB/Simulink與控制系統(tǒng)仿真， 電子工業(yè)出版社2、精通MATLAB7(附光盤) 電子工業(yè)出版社3、精通MATLAB7科學計算(附光盤) 電子工業(yè)出版社
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