数据科学：R语言实战 - (EPUB全文下载)

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内容提要
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英文版审核人简介
前言
第1章 模式的数据挖掘
1.1 聚类分析
1.1.1 K-means聚类
1.1.2 K-medoids聚类
1.1.3 分层聚类
1.1.4 期望最大化
1.1.5 密度估计
1.2 异常检测
1.2.1 显示异常值
1.2.2 计算异常
1.3 关联规则
1.4 问题
1.5 总结
第2章 序列的数据挖掘
2.1 模式
2.1.1 Eclat
2.1.2 arulesNBMiner
2.1.3 Apriori
2.1.4 用TraMineR确定序列
2.1.5 序列相似点
2.2 问题
2.3 总结
第3章 文本挖掘
3.1 功能包
3.1.1 文本处理
3.1.2 文本集群
3.2 问题
3.3 总结
第4章 数据分析——回归分析
4.1 功能包
4.1.1 简单回归
4.1.2 多次回归
4.1.3 多变量回归分析
4.1.4 稳健回归
4.2 问题
4.3 总结
第5章 数据分析——相关性
5.1 功能包
5.1.1 基本相关性
5.1.2 可视化相关性
5.1.3 协方差
5.1.4 皮尔森相关性
5.1.5 多分格相关性
5.1.6 四分相关性
5.1.7 异构相关矩阵
5.1.8 部分相关性
5.2 问题
5.3 总结
第6章 数据分析——聚类
6.1 功能包
6.2 K-means聚类
6.2.1 示例
6.2.2 Medoids集群
6.2.3 cascadeKM函数
6.2.4 基于贝叶斯定理信息选取集群
6.2.5 仿射传播聚类
6.2.6 用于估测集群数量的间隙统计量
6.2.7 分级聚类
6.3 问题
6.4 总结
第7章 数据可视化——R图形
7.1 功能包
7.1.1 交互式图形
7.1.2 latticist功能包
7.1.3 ggplot2功能包
7.2 问题
7.3 总结
第8章 数据可视化——绘图
8.1 功能包
8.2 散点图
8.2.1 回归线
8.2.2 lowess线条
8.2.3 scatterplot函数
8.2.4 Scatterplot矩阵
8.2.5 密度散点图
8.3 直方图和条形图
8.3.1 条形图
8.3.2 直方图
8.3.3 ggplot2
8.3.4 词云
8.4 问题
8.5 总结
第9章 数据可视化——三维
9.1 功能包
9.2 生成三维图形
9.2.1 Lattice Cloud——三维散点图
9.2.2 scatterplot3d
9.2.3 scatter3d
9.2.4 cloud3d
9.2.5 RgoogleMaps
9.2.6 vrmlgenbar3D
9.2.7 大数据
9.2.8 研究方向
9.3 问题
9.4 总结
第10章 机器学习实战
10.1 功能包
10.2 数据集
10.2.1 数据划分
10.2.2 模型
10.2.3 train方法
10.3 问题
10.4 总结
第11章 用机器学习预测事件
11.1 自动预测功能包
11.1.1 时间序列
11.1.2 SMA函数
11.1.3 分解函数
11.1.4 指数平滑法
11.1.5 预测
11.1.6 霍尔特指数平滑法
11.2 问题
11.3 总结
第12章 监督学习和无监督学习
12.1 功能包
12.1.1 监督学习
12.1.2 无监督学习
12.2 问题
12.3 总结
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版权信息
书名：数据科学：R语言实战
ISBN：978-7-115-43590-3
本书由人民邮电出版社发行数字版。版权所有，侵权必究。
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•　著　　　　[美] Dan Toomey
　 译　　　　刘丽君　李成华　卢青峰
　 责任编辑　王峰松
•　人民邮电出版社出版发行　　北京市丰台区成寿寺路11号
　 邮编　100164 　电子邮件　315@ptpress.com.cn
　 网址　http://www.ptpress.com.cn
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版权声明
Copyright © Packt Publishing 2014. First published in the English language under the title R for Data Science，ISBN 978-1-78439-086-0. All rights reserved.
本书中文简体字版由Packt Publishing公司授权人民邮电出版社出版。未经出版者书面许可，对本书的任何部分不得以任何方式或任何手段复制和传播。
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内容提要
本书讲述的是R语言在数据科学中的应用，目标读者是从事不同行业的数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家，以及从事大数据和人工智能领域的工作者、学生、老师等。
本书最大的优点在于其通俗易懂、容易上手，每一个实例都有现成的数据和源代码，读者不仅能理解整个案例的来龙去脉，还可以直接编译本书提供的所有源代码，从而了解怎么从实际问题转变成可实现的代码，感受R语言的魅力，让数据产生价值。这种学习和实践相结合的方式非常适合初学者和有一定经验的数据分析师。
本书的内容涵盖了基于数据挖掘的常用模型，包括分类、聚类、关联分析、预测、异常检测等，还包括机器学习的常用算法和自然语言处理、数据可视化等内容。本书内容全面，做到了易读、易用、易理解、易实现、易上手，是不可多得的R语言书籍。 ............

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