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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
包郵 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
作者：李仁鐘、李秋緣
開(kāi)本：
16
頁(yè)數(shù)：
273
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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 版權(quán)信息
- ISBN：9787302510802
- 條形碼：9787302510802 ; 978-7-302-51080-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
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(shū)特色
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(shū)就是一本快速參考指南。本書(shū)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。
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 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)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(shù)、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(shū)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。
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 目錄
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(shù) 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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