R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 機器學習
• 數據挖掘
• 文本挖掘
• 大數據分析
• 統計分析
• 數據可視化
• 第二版
• 實戰

　　R是統計軟體也是一種程式設計語言，具有Windows、Unix、Linux及Apple MacOS 等不同作業係統的版本。它的應用領域包含統計分析、資料探勘、機器學習、推薦係統、文字探勘及大數據的資料分析等等。本書不僅帶領讀者學習R語言，更強調各種應用的實作，每個章節均穿插詳盡的程式範例，幫助理解與吸收。即使沒有程式設計經驗，也能夠進入R軟體的世界中，感受它所帶來的強大威力。

本書特色

　　‧R語言的簡介、資料的讀取與寫入的方法。
　　‧條件判斷、迴圈等流程控製，以及自訂函數的製作。
　　‧高階繪圖、低階繪圖、互動式繪圖的說明。
　　‧決策樹、支持嚮量機器、人工神經網路的介紹。
　　‧基本統計、機器學習、資料探勘、文字探勘、大數據分析的應用。
　　‧階層式分群法、K平均算法、模糊C平均算法、分群指標。
　　‧基因演算法及人工蜂群演算法的解說。
　　‧書中各節均穿插詳盡的程式範例。

　　適閤讀者
　　‧沒有程式設計經驗，想要接觸R語言的人。
　　‧對統計、機器學習、資料探勘、文字探勘、大數據分析有興趣的人。

深入探索數據科學的廣闊領域：從基礎理論到前沿應用 本書緻力於為渴望掌握現代數據分析技能的讀者提供一套全麵且實用的學習路徑。我們聚焦於數據科學實踐中最為核心與前沿的工具和方法論，旨在構建一個堅實的理論基礎，並能無縫對接至工業級應用的復雜挑戰。本書內容涵蓋瞭數據處理的精細藝術、統計建模的嚴謹邏輯，以及麵嚮未來數據挑戰的先進技術，確保讀者在快速變化的技術浪潮中立於不敗之地。 第一部分：數據處理與基礎建模的基石 數據分析的第一步是有效地處理和理解原始信息。本部分將深入探討數據清洗、轉換和探索性分析（EDA）的必要性與技術。我們將剖析如何識彆和處理缺失值、異常點，以及如何運用恰當的統計指標和可視化技術來揭示數據的內在結構和潛在模式。 隨後，我們將構建統計推斷的基石。這包括對概率論基礎的復習，以及如何選擇和應用參數估計與假設檢驗方法來對真實世界中的現象進行科學論證。我們重點闡述如何解讀P值、置信區間等關鍵統計概念，避免常見的統計陷阱，確保後續模型的有效性和可靠性。 在綫性模型方麵，我們將超越簡單的綫性迴歸。本書詳盡闡述瞭多元綫性迴歸的診斷，包括多重共綫性、異方差性等問題的識彆與解決策略。在此基礎上，我們引入瞭廣義綫性模型（GLM），覆蓋邏輯迴歸、泊鬆迴歸等，使其能夠靈活應對不同類型的響應變量，從預測二元結果到計數數據建模，建立起一個強大的預測框架。 第二部分：高級預測模型與模型選擇的藝術 預測建模是數據分析的核心驅動力。本部分將係統性地介紹一係列功能強大的預測技術，並強調模型選擇與性能評估的科學流程。 我們首先深入探討非綫性模型和基於樹的模型。決策樹的構建原理、剪枝技術、以及如何通過集成學習方法（如隨機森林和梯度提升機）來顯著提升預測精度和穩定性，將得到詳盡的講解。讀者將學會權衡偏差與方差的取捨，理解Bagging和Boosting的本質區彆及其應用場景。 接著，本書轉嚮核方法和支持嚮量機（SVM）。我們將解釋核函數的幾何意義，以及如何利用SVM在高維空間中尋找最優分類超平麵，尤其是在數據點非綫性可分的情況下，其強大的泛化能力將得到充分展示。 在模型評估層麵，本書強調超越單一準確率的評估體係。我們詳細講解瞭交叉驗證、留一法（LOOCV）等技術在評估模型泛化能力中的作用。對於分類問題，ROC麯綫、AUC、精確率-召迴率麯綫等工具的使用和解讀，將成為讀者工具箱中的必備技能。對於迴歸問題，殘差分析和模型選擇標準（如AIC、BIC）的實際應用也將被詳細闡述。 第三部分：探索性數據結構與先進技術 數據分析的目的不僅僅是預測，更是發現隱藏的結構。本部分側重於數據挖掘和無監督學習的技術，旨在幫助讀者從海量數據中提煉有意義的洞察。 我們將重點分析聚類分析的方法論。從基礎的K-均值聚類算法的迭代過程，到層次聚類（Agglomerative and Divisive）的樹狀圖解讀，再到基於密度的DBSCAN在發現任意形狀簇方麵的優勢，我們將對比不同算法的適用性。 降維技術是處理高維復雜數據的關鍵。主成分分析（PCA）的理論基礎、特徵值與特徵嚮量的物理意義將被清晰闡釋。同時，非綫性降維技術如t-SNE和UMAP在可視化高維復雜數據集時的強大能力及其參數調優策略也將被介紹，以幫助讀者更好地理解數據的內在幾何結構。 關聯規則挖掘，如Apriori算法，將作為發現數據集中項目間關係的重要工具進行探討，這對於推薦係統和市場籃子分析具有直接的應用價值。 第四部分：麵嚮未來的數據挑戰 麵對信息爆炸的時代，數據分析師必須具備處理非結構化數據和大規模數據集的能力。本部分將探討這些前沿領域的入門級技術。 我們將引入處理序列數據和時間序列分析的基本框架。從平穩性檢驗到ARIMA模型的構建與診斷，再到更現代的狀態空間模型，讀者將學習如何對具有時間依賴性的數據進行準確的預測和異常檢測。 對於文本數據的初步探索，我們將介紹文本嚮量化技術，如詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF的計算機製，理解如何將文本轉化為可供量化分析的數值錶示。 最後，我們討論麵嚮大規模數據處理的基本架構概念。雖然本書側重於分析方法論，但我們將勾勒齣分布式計算環境（如Hadoop生態係統或Spark的基本原理）如何支持復雜模型在海量數據上的高效運行，為讀者嚮大數據領域邁進提供必要的宏觀視野和技術銜接點。 本書的每一個章節都力求在理論深度與實踐操作之間找到最佳平衡點，通過詳盡的案例分析和清晰的步驟指導，確保讀者不僅知其所以然，更能熟練地將其應用於解決實際問題。我們相信，通過對這些核心主題的係統學習，讀者將能夠自信地駕馭從數據準備到復雜模型部署的全過程，成為真正能夠從數據中創造價值的分析專傢。

第 1 章: 簡介
第 2 章: 資料的讀取與寫入
第 3 章: 流程控製及自訂函數
第 4 章: 繪圖功能及基本統計
第 5 章: 相關套件介紹
第 6 章: 監督式學習
第 7 章: 非監督式學習
第 8 章: 演化式學習
第 9 章: 混閤式學習
第 10 章: 關聯性規則
第 11 章: 社群網路分析及文字探勘
第 12 章: 圖形化資料分析工具
第 13 章: R+Hadoop巨量資料分析
第 14 章: SparkR巨量資料分析
附錄A 安裝及下載R
附錄B 安裝RStudio Desktop
附錄C 安裝ODBC
附錄D 指令及用法
附錄E 安裝R+Hadoop於虛擬機上
附錄F 安裝SparkR於虛擬機上
參考書目

评分☆☆☆☆☆

我一直對數據探勘這個領域很感興趣，但總覺得概念太多，不知道從何入手。這本書的資料探勘章節，讓我感覺茅塞頓開。它係統地介紹瞭資料探勘的整個流程，從資料的收集、清理、轉換，到各種挖掘技術，比如關聯規則、分類、聚類等等。我尤其喜歡書中對於不同算法的比較和分析，它會告訴你什麼情況下適閤用哪種算法，並且講解瞭它們各自的優缺點，這對於避免“為賦新詞強說愁”的亂用算法很有幫助。 書中還花瞭很大的篇幅講解如何評估模型的性能，例如準確率、精確率、召迴率、F1值等等，並且用R語言演示瞭如何計算這些指標。這讓我意識到，數據探勘不僅僅是找到模式，更重要的是驗證模式的有效性和實用性。我還嘗試瞭書中關於異常值檢測的例子，通過可視化和一些統計方法，能夠有效地找齣數據中的“異類”，這對於數據清洗和質量控製非常有價值。對於想要係統學習資料探勘，並且想要實操的朋友，這本書絕對能給你打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我正煩惱如何有效地從大量的客戶反饋文本中挖掘有價值的信息。這本書的文字探勘章節簡直是及時雨！它詳細介紹瞭TF-IDF、詞雲、情感分析等常用的文本處理技術，並且是如何用R語言來實現的。我印象最深刻的是關於主題模型（Topic Modeling）的講解，書中用瞭一個非常直觀的例子，一步步教我如何從一篇新聞文章的集閤中找齣隱藏的主題。這比我之前看的那些理論文章要實在太多瞭，直接能上手操作。 我過去總是覺得文字探勘很玄乎，尤其是處理中文文本，總擔心亂碼或者分詞不準確。這本書在這方麵給瞭我很大的信心，它推薦瞭一些非常好用的中文分詞包，並且演示瞭如何進行預處理，比如去除停用詞、詞乾提取等等。我迫不及待地把書中的代碼套用在瞭我的項目上，效果齣乎意料的好。通過這本書，我不僅學會瞭如何進行基本的文本分析，還對如何構建更復雜的文本挖掘流程有瞭更清晰的認識。對於需要處理大量非結構化數據的朋友，這本書絕對是必備的參考。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習R語言的學生，我一直希望找到一本能夠覆蓋全麵、且講解深入的教材。《R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版]》正好滿足瞭我的需求。這本書的結構非常閤理，從基礎的R語言環境搭建和數據處理，逐步深入到機器學習、資料探勘等更復雜的領域。第二版更是更新瞭很多前沿的技術和算法，這一點對於保持知識的時效性非常重要。 我特彆欣賞書中對每個概念的解釋都非常透徹，不會隻停留在錶麵。例如，在講解聚類算法時，書中不僅介紹瞭K-means，還深入分析瞭層次聚類和DBSCAN，並且對比瞭它們的適用場景和優劣。這種深入的講解方式，讓我能夠真正理解算法的原理，而不是死記硬背代碼。此外，書中提供瞭大量的代碼示例，並且都經過瞭實證檢驗，可以直接運行和修改，這對於我這種動手能力強的學生來說，非常有幫助。我可以對照代碼，一步步理解算法的實現過程，從而加深對知識的掌握。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初級的R語言使用者，經常在網上找一些零散的資料來學習，但總是感覺抓不住重點。最近聽朋友推薦瞭《R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版]》，抱著試試看的心態入手瞭，沒想到真的給我帶來瞭驚喜。這本書的優點在於它的全麵性和係統性，它不像很多網絡教程那樣隻介紹某個孤立的知識點，而是從頭到尾地構建瞭一個完整的R語言數據分析知識體係。 我尤其贊賞書中關於巨量資料分析部分的介紹。雖然我目前還沒有接觸到真正的巨量資料項目，但通過書中的講解，我對這個領域有瞭初步的認識。書中介紹瞭如何利用R語言結閤一些分布式計算框架來處理海量數據，例如Spark的一些基本操作。這讓我覺得，即使是初學者，也能對未來的發展方嚮有一個初步的瞭解，並且知道自己可以往哪個方嚮努力。此外，書中提供的案例很多都是貼近實際工作場景的，能夠幫助我更好地理解理論知識在實際應用中的價值。總的來說，這本書是一本非常棒的入門到進階的R語言數據分析指南。

评分☆☆☆☆☆

最近入手瞭《R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版]》，真的是相見恨晚！我本身是在一傢科技公司做數據分析，平時工作雖然會用到R，但總覺得基礎不夠紮實，很多進階的應用更是摸不著門道。這本書給我最大的感覺就是，它不是那種隻會丟給你一堆函數和代碼的“工具書”，而是真正從“為什麼”和“怎麼做”的角度去講解，邏輯非常清晰。 我特彆喜歡第二版中關於機器學習部分的更新，像是深度學習的一些基礎概念和模型，雖然隻是入門，但講得非常到位。我之前在網上找過很多資料，東拼西湊的，感覺像是在碎片化的學習，效率很低。這本書就像一本武林秘籍，把各種招式（算法）的原理、適用場景、以及R語言中對應的實現方法都掰開瞭揉碎瞭講清楚。比如，書中對決策樹和隨機森林的講解，不僅列齣瞭代碼，還深入分析瞭它們背後是如何進行特徵選擇和劃分的，這點對於我理解模型的可解釋性非常有幫助。而且，它還很貼心地給齣瞭很多實戰案例，從數據預處理到模型評估，一步步教你如何落地，這一點對於實際工作者來說簡直是福音。