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R语言 PDF 下蝲

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资料��介：
�q�年来，R语言可谓是数据分析的热门语言�Q�相关的资料五花八门�Q�让读者难以抉择。本书力求用��z�、精�l�，以理��Z��实践相结合的方式让大家快速掌握R语言�?/span>
全书�?4章，�W?章�ؓ�l�论�Q�从数学、统计学和逻辑�?个方面探讨了树立正确数据思维的一些原则；其余各章分�ؓ基础��（�W?�?0章）、应用篇�Q�第11�?2章）和进阶篇�Q�第13�?4章）。基��按照数据分析过�E�，主要讨论了R的数据结构、数据导�?导出、数据清�z�、数据变换、可视化、高�U�语�a��~�程和常用徏模方法。应用篇通过�?个经典案例的分析�Q��读者能够把学到的R基础知识应用到解军_��际问题，把数据变成�h(hu��n)倹{��进阶篇解决如何用R处理大数据的一些技术�?/span>
本书可用作培��d��用型人才的课�E�教材，也可作�ؓ数据分析爱好者的参考资料�?/span>

资料目录�Q?/strong>
�W?�?�l�论
1.1 ��Z��么学习R语言 1
1.1.1 R是什�?1
1.1.2 R语言主要优势 2
1.2 正确的数据思维�?4
1.2.1 数学思维 5
1.2.2 �l�计思维 5
1.2.3 逻辑思维 10
习题 12
基础��?/span>
�W?�?R语言入门
2.1 新手上�\ 17
2.1.1 两个例子 17
2.1.2 R是什�?19
2.2 R语言开发环境部�|?19
2.2.1 安装R 19
2.2.2 安装RStudio 20
2.3 获取帮助 22
2.3.1 文档和搜�?22
2.3.2 演示 22
2.3.3 帮助函数 23
2.4 工作�I�间 23
2.5 脚本 24
2.6 R�?25
习题 25
�W?�?数据�c�d��
3.1 变量与常�?27
3.1.1 变量 27
3.1.2 帔R�� 28
3.2 �l�构�c�d�� 28
3.2.1 向量 29
3.2.2 矩阵 31
3.2.3 数组 33
3.2.4 数据�?35
3.2.5 因子 36
3.2.6 列表 37
3.3 字符串操�?38
3.3.1 基本操作 38
3.3.2 字符串处理stringr�?39
3.4 用于数据处理和�{换的常用函数 40
习题 41
�W?�?数据准备
4.1 数据导入 43
4.1.1 键盘输入数据 44
4.1.2 导入文本文�g 45
4.1.3 导入Excel数据 46
4.1.4 导入数据库文�?47
4.2 数据导出 48
4.2.1 导出文本文�g 48
4.2.2 保存囄�� 49
习题 49
�W?�?数据可视�?/span>
5.1 低水�q�绘囑֑��?51
5.1.1 �?51
5.1.2 �U?54
5.1.3 �?56
5.2 高水�q�绘囑֑��?59
5.2.1 认识ggplot2 59
5.2.2 几何对象 59
5.2.3 映射 60
5.2.4 �l�计对象 62
5.2.5 标度 63
5.2.6 分面 65
5.2.7 其他修饰 67
5.3 交互式绘囑֑��?69
5.3.1 rCharts�?69
5.3.2 plotly�?70
5.3.3 shiny 72
习题 80
�W?�?数据探烦
6.1 �~�失值分�?82
6.1.1 与缺失值相关的几个概念 82
6.1.2 �~�失值检��?83
6.2 异常值分�?84
6.2.1 ��q��图检验离��点 85
6.2.2 散点图检��离��点 86
6.2.3 LOF�Ҏ(gu��)��异常�?87
6.2.4 聚类�Ҏ(gu��)��异常�?87
6.3 不一致值分�?88
6.4 数据的统计特征分�?88
6.4.1 分布分析 88
6.4.2 �Ҏ(gu��)��分析 90
6.4.3 �l�计量分�?91
6.4.4 周期性分�?93
6.4.5 相关性分�?94
习题 97
�W?�?数据变换
7.1 数据清洗 100
7.1.1 �~�失数据处理 100
7.1.2 数据去重 101
7.1.3 规范�?102
7.2 数据选择 103
7.2.1 删除�?5%以上相同数值的自变�?103
7.2.2 删除高相��x��的自变�?104
7.2.3 重要变量的选择 105
7.2.4 数据集选择 106
7.2.5 ��L��分分�?106
7.2.6 因子分析 108
7.3 数据集成 109
7.3.1 通过向量化重构数�?109
7.3.2 为数据添加新变量 110
7.3.3 数据透视�?112
7.3.4 频度 117
7.3.5 数据整合 118
7.3.6 分组汇�?121
习题 124
�W?�?高��~�程
8.1 控制�l�构 126
8.1.1 选择�l�构�E�序设计 126
8.1.2 循环�l�构�E�序设计 127
8.2 用户自定义函�?128
习题 129
�W?�?数据建模
9.1 Rattle�?132
9.2 聚类模型 139
9.2.1 背景 139
9.2.2 K-Means聚类 139
9.2.3 Ewkm聚类 142
9.2.4 层次聚类�Q�Hierachical�Q?144
9.2.5 双向聚类�Q�BiCluster�Q?146
9.3 兌��分析模型 147
9.3.1 背景 147
9.3.2 基本术语 148
9.3.3 兌��规则的分�c?149
9.3.4 Apriori��法 150
9.3.5 实验指导 151
9.4 传统决策树模�?153
9.4.1 背景 153
9.4.2 ID3��法 155
9.4.3 C4.5��法 156
9.4.4 实验指导 156
9.5 随机��林决策树模�?159
9.5.1 背景 159
9.5.2 随机��林��法 159
9.5.3 实验指导 161
9.6 自适应选择决策树模�?164
9.6.1 背景 164
9.6.2 Boosting��法 164
9.6.3 adaboost��法 165
9.6.4 实验指导 165
9.7 SVM 169
9.7.1 背景 169
9.7.2 SVM��法 169
9.7.3 实验指导 172
9.8 �U�性回归模�?173
9.8.1 背景 173
9.8.2 一元线性回归方�?173
9.8.3 实验指导 175
9.9 ��经�|�络模型 175
9.9.1 背景 175
9.9.2 人工��经�|�络模型 176
9.9.3 实验指导 179
习题 181
�W?0�?模型评估
10.1 数据�?185
10.2 ��h��矩阵 186
10.2.1 二分�c�L؜淆矩�?186
10.2.2 模型评�h(hu��n)指标 187
10.2.3 多分�c�L؜淆矩�?188
10.3 风险�?188
10.3.1 风险囄��作用 188
10.3.2 实验指导 189
10.4 ROC曲线 191
10.4.1 什么是ROC曲线 191
10.4.2 ROC曲线作用 191
10.4.3 实验指导 191
习题 193
应用��?/span>
�W?1�?影响大学�q�_��录取分数�U�因素分�?/span>
11.1 背景与目�?197
11.2 数据说明 197
11.3 描述性分�?200
11.4 �ȝ��与徏�?203
�W?2�?收视率分�?/span>
12.1 背景介绍 204
12.2 数据说明 204
12.3 描述性分�?205
12.4 �ȝ��与徏�?211
�q�阶��?/span>
�W?3�?RHadoop
13.1 认识RHadoop 215
13.1.1 ��Z��么要让Hadoop�l�合R语言 215
13.1.2 Mahout与R在做数据挖掘的区�?216
13.2 RHadoop安装 216
13.2.1 依赖包安�?216
13.2.2 RHadoop的特�?219
13.3 �l�合�l�习 220
习题 225
�W?4�?SparkR
14.1 认识SparkR 228
14.1.1 安装SparkR 228
14.1.2 在R或Rstudio中调用SparkR 228
14.2 SparkDataFrame 229
14.3 SparkR支持的机器学习算�?230
14.4 �l�合�l�习 230
14.4.1 加蝲数据 230
14.4.2 SparkDataFrame基本操作 231
14.4.3 从Spark上运行SQL查询 233
14.4.4 SparkR操作hdfs上的文�g 233
14.4.5 通过SparkR操作spark-sql以hive的表为对�?234
习题 234
参考文�?/span>
附录大数据和人工��实验环境

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