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  • 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
  • 點閱:135
  • 作者: 李仁鐘, 李秋緣著
  • 出版社:博碩文化
  • 出版年:2017[民106]
  • ISBN:978-986-434-212-9 ; 986-434-212-6
  • 格式:PDF
  • 版次:初版
  • 附註:第二版
租期14天 今日租書可閱讀至2019-12-02

內容簡介
 
資訊爆量的時代,你需要學習R語言成為統計分析達人!
 
R是統計軟體也是一種程式設計語言,具有Windows、Unix、Linux及Apple MacOS 等不同作業系統的版本。它的應用領域包含統計分析、資料探勘、機器學習、推薦系統、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、迴圈等流程控制,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、支持向量機器、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。
 
適合讀者
‧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。


  • CHAPTER 01 簡介(第1頁)
    • 1.1 開始使用R軟體(第2頁)
    • 1.2 R物件(第5頁)
  • CHAPTER 02 資料的讀取與寫入(第19頁)
    • 2.1 資料讀取(第20頁)
    • 2.2 資料寫入與資料集(第24頁)
    • 2.3 RData格式資料之寫入與讀取(第25頁)
    • 2.4 讀取SQL Server資料庫資料(第26頁)
  • CHAPTER 03 流程控制及自訂函數(第29頁)
    • 3.1 條件執行(第30頁)
    • 3.2 迴圈控制(第33頁)
    • 3.3 自訂函數(第37頁)
  • CHAPTER 04 繪圖功能及基本統計(第39頁)
    • 4.1 高階繪圖(第40頁)
    • 4.2 低階繪圖(第43頁)
    • 4.3 互動式繪圖(第44頁)
    • 4.4 圖形參數(第47頁)
    • 4.5 基本統計(第48頁)
  • CHAPTER 05 相關套件介紹(第55頁)
    • 5.1 機器學習(第56頁)
    • 5.2 資料探勘(第56頁)
    • 5.3 社群網路分析及文字探勘(第57頁)
    • 5.4 巨量資料分析(第58頁)
    • 5.5 套件介紹(第59頁)
  • CHAPTER 06 監督式學習(第73頁)
    • 6.1 決策樹(第74頁)
    • 6.2 支持向量機器(第87頁)
    • 6.3 人工神經網路(第92頁)
    • 6.4 組合方法(第98頁)
  • CHAPTER 07 非監督式學習(第101頁)
    • 7.1 階層式分群法(第102頁)
    • 7.2 K平均算法(第105頁)
    • 7.3 模糊C平均算法(第108頁)
    • 7.4 分群指標(第115頁)
  • CHAPTER 08 演化式學習(第119頁)
    • 8.1 基因演算法(第120頁)
    • 8.2 人工蜂群演算法(第127頁)
  • CHAPTER 09 混合式學習(第131頁)
    • 9-1 使用C50及ABCoptim套件範例(第132頁)
    • 9-2 使用基因演算法來調整人工神經網路參數範例(第134頁)
  • CHAPTER 10 關聯性規則(第147頁)
    • 10-1 關聯性規則簡介(第148頁)
    • 10-2 Apriori演算法(第149頁)
  • CHAPTER 11 社群網路分析及文字探勘(第161頁)
    • 11.1 社群網路分析(第162頁)
    • 11.2 文字探勘(第169頁)
  • CHAPTER 12 圖形化資料分析工具(第173頁)
    • 12.1 匯入資料(第175頁)
    • 12.2 探索及檢定資料(第180頁)
    • 12.3 轉換資料(第185頁)
    • 12.4 建立、評估及匯出模型(第187頁)
  • CHAPTER 13 巨量資料分析(R+Hadoop)(第191頁)
    • 13-1 Hadoop簡介(第192頁)
    • 13-2 R+Hadoop(第193頁)
  • CHAPTER 14 SparkR巨量資料分析(第229頁)
    • 14.1 Dplyr資料處理套件(第233頁)
    • 14.2 SparkR資料處理(第237頁)
    • 14.3 SparkR與SQL Server(第245頁)
    • 14.4 SparkR與Cassandra(第248頁)
    • 14.5 Spark Standalone模式(第251頁)
    • 14.6 SparkR資料分析(第256頁)
  • APPENDIX 附錄(第266頁)
    • A. 下載及安裝R(第266頁)
    • B. 安裝RStudio Desktop(第273頁)
    • C. 安裝ODBC(第278頁)
    • D. 指令及用法(第284頁)
    • E. 安裝R+Hadoop於虛擬機上(第289頁)
    • F. 安裝SparkR於虛擬機上(第324頁)
    • 參考文獻(第359頁)
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