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薛薇 著

图书标签:

• R语言
• 数据挖掘
• 统计分析
• 机器学习
• 数据分析
• 商业分析
• 数据科学
• 算法
• 应用
• 案例

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121283277

版次：1

商品编码：11905569

包装：平装

丛书名： 统计分析系列

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：404

字数：646000

正文语种：中文

内容简介

　　大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇，总览了数据挖掘的理论和应用轮廓，明确了R语言入门的必备知识和学习路线，并展示了数据挖掘的初步成果，旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，各章节从简单易懂且具代表性的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，并给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。本书内容覆盖之广泛，原理讲解之通俗，R语言实现步骤之详尽，在国内外同类书籍中尚不多见。相关数据资料及电子教案，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。

作者简介

　　薛薇，中国人民大学副教授，教研室主任，资深作者。主要著作：《SPSS统计分析方法及应用》、《SPSSMODOLER数据挖掘方法及应用》。

目录

第一篇 起步篇：R语言数据挖掘入门并不难
第1章 数据挖掘与R语言概述
【本章学习目标】
1．1 为什么要学习数据挖掘和R语言
1．2 什么是数据挖掘
1．3数据挖掘能给出什么
1．3．1数据挖掘结果有哪些呈现方式
1．3．2 数据挖掘结果有哪些基本特征
1．4 数据挖掘能解决什么问题
1．4．1 数据预测
1．4．2 发现数据的内在结构
1．4．3 发现关联性
1．4．4 模式诊断
1．5 数据挖掘解决问题的思路
1．6数据挖掘有哪些典型的商业应用
1．6．1 数据挖掘在客户细分中的应用
1．6．2 数据挖掘在客户流失分析中的应用
1．6．3 数据挖掘在营销响应分析中的应用
1．6．4 数据挖掘在交叉销售中的应用
1．6．5 数据挖掘在欺诈甄别中的应用
1．7 R语言入门需要知道什么
1．7．1 什么是R的包
1．7．2 如何获得 R
1．7．3 R如何起步
1．7．4 R的基本操作和其他
【本章附录】
第2章 R语言数据挖掘起步：R对象和数据组织
【本章学习目标】
2．1 什么是R的数据对象
2．1．1 R的数据对象有哪些类型
2．1．2 如何创建和访问R的数据对象
2．2 如何用R的向量组织数据
2．2．1 创建只包含一个元素的向量
2．2．2 创建包含多个元素的向量
2．2．3 访问向量中的元素
2．3 如何用R的矩阵组织数据
2．3．1 创建矩阵
2．3．2 访问矩阵中的元素
2．4 如何用R的数据框组织数据
2．4．1 创建数据框
2．4．2 访问数据框
2．5 如何用R的数组、列表组织数据
2．5．1 创建和访问数组
2．5．2 创建和访问列表
2．6 R数据对象的相互转换
2．6．1 不同存储类型之间的转换
2．6．2 不同结构类型之间的转换
2．7 如何将外部数据组织到R数据对象中
2．7．1 将文本数据组织到R对象中
2．7．2 将SPSS数据组织到R对象中
2．7．3 将数据库和Excel表数据组织到R对象中
2．7．4 将网页表格数据组织到R对象中
2．7．5 R有哪些自带的数据包
2．7．6 如何将R对象中的数据保存起来
2．8 R程序设计需哪些必备知识
2．8．1 R程序设计涉及哪些基本概念
2．8．2 R有哪些常用的系统函数
2．8．3 用户自定义函数提升编程水平
2．8．4 如何提高R程序处理的能力
2．9 R程序设计与数据整理综合应用
2．9．1 综合应用一：数据的基本处理
2．9．2 综合应用二：如何将汇总数据还原为原始数据
【本章附录】
第3章 R语言数据挖掘初体验：对数据的直观印象
【本章学习目标】
【案例与思考】
3．1 数据的直观印象
3．1．1 R的数据可视化平台是什么?
3．1．3 R的图形边界和布局
3．1．2 R的图形组成和图形参数
3．1．4 如何修改R的图形参数？
3．2如何获得单变量分布特征的直观印象
3．2．1核密度图：车险理赔次数的分布特点是什么？
3．2．2 小提琴图：不同车型车险理赔次数的分布有差异吗？
3．2．3克利夫兰点图：车险理赔次数存在异常吗？
3．3如何获得多变量联合分布的直观印象
3．3．1 曲面图和等高线图
3．3．2 二元核密度曲面图：投保人年龄和车险理赔次数的联合分布特点是什么？
3．3．3 雷达图：不同区域气候特点有差异吗？
3．4如何获得变量间相关性的直观印象
3．4．1 马赛克图：车型和车龄有相关性吗？
3．4．2 散点图：这些因素会影响空气湿度吗？
3．4．3 相关系数图：淘宝各行业商品成交指数有相关性吗？
3．5如何获得GIS数据的直观印象
3．5．1 绘制世界地图和美国地图
3．5．2 绘制中国行政区划地图
3．5．3 依据地图绘制热力图：不同省市的淘宝女装成交指数有差异吗？
3．7如何获得文本词频数据的直观印象：政府工作报告中有哪些高频词?
【本章附录】
第二篇 数据预测篇：立足数据预测未知
第4章 基于近邻的分类预测：与近邻有趋同的选择！
【本章学习目标】
【案例与思考】
4．1近邻分析： K-近邻法
4．1．1 K-近邻法中的距离
4．1．2 K-近邻法中的近邻个数
4．1．3 R的K-近邻法和模拟分析
4．1．4 K-近邻法应用：天猫成交顾客的分类预测
4．2 K-近邻法的适用性及特征选择
4．2．1 K-近邻法的适用性
4．2．2 特征选择：找到重要变量
4．3基于变量重要性的加权K-近邻法
4．3．1 基于变量重要性的加权K-近邻法的基本原理
4．3．2 变量重要性判断应用：天猫成交顾客预测中的重要变量
4．4基于观测相似性的加权K-近邻法
4．4．1 加权K-近邻法的权重设计
4．4．2 加权K-近邻法的距离和相似性变换
4．4．3 加权K-近邻法的R实现
4．4．4加权K-近邻法应用：天猫成交顾客的分类预测
【本章附录】
第5章 基于规则的分类和组合预测：给出易懂且稳健的预测！
【本章学习目标】
【案例与思考】
5．1决策树概述
5．1．1 什么是决策树？
5．1．2 决策树的几何意义是什么？
5．1．3 决策树的核心问题
5．2 分类回归树的生长过程
5．2．1 分类树的生长过程
5．2．2 回归树的生长过程
5．2．3损失矩阵对分类树的影响
5．3 分类回归树的剪枝
5．3．1 最小代价复杂度的测度
5．3．2 分类回归树后剪枝过程
5．3．3 分类回归树的交叉验证剪枝
5．4 分类回归树的R实现和应用
5．4．1 分类回归树的R实现
5．4．2 分类回归树的应用：提炼不同消费行为顾客的主要特征
5．5 建立分类回归树的组合预测模型：给出稳健的预测
5．5．1 袋装技术
5．5．2 袋装技术的R实现
5．5．3 袋装技术的应用：稳健定位目标客户
5．5．4 推进技术
5．5．5 推进技术的R实现
5．5．6 推进技术的应用：稳健定位目标客户
5．6 随机森林：具有随机性的组合预测
5．6．1 什么是随机森林？
5．6．2 随机森林的R实现
5．6．3 随机森林的应用：稳健定位目标客户
【本章附录】
第6章 基于神经网络的分类预测：给出高精确的预测！
【本章学习目标】
【案例与思考】
6．1 人工神经网络概述
6．1．1 人工神经网络和种类
6．1．2 节点：人工神经网络的核心处理器
6．1．3 建立人工神经网络的一般步骤
6．1．4感知机模型：确定连接权重的基本策略
6．2 B-P反向传播网络：最常见的人工神经网络
6．2．1 B-P反向传播网络的三大特点
6．2．2 B-P反向传播算法：确定连接权重
6．2．3 学习率：影响连接权重调整的重要因素
6．3 B-P反向传播网络的R实现和应用
6．3．1 neuralnet包中的neuralnet函数
6．3．2 neuralnet函数的应用：精准预测顾客的消费行为
6．3．3 利用ROC曲线确定概率分割值
6．3．4 nnet包中的nnet函数
【本章附录】
第7章 基于支持向量的分类预测：给出最大把握的预测！
【本章学习目标】
【案例与思考】
7．1 支持向量分类概述
7．1．1支持向量分类的基本思路：确保把握程度
7．1．2支持向量分类的三种情况
7．2理想条件下的分类：线性可分时的支持向量分类
7．2．1如何求解超平面
7．2．1如何利用超平面进行分类预测
7．3 一般条件下的分类：广义线性可分时的支持向量分类
7．3．1如何求解超平面
7．3．2 可调参数的意义：把握程度和精度的权衡
7．4 复杂条件下的分类：线性不可分时支持向量分类
7．4．1 线性不可分的一般解决途径和维灾难问题
7．4．2 支持向量分类克服维灾难的途径
7．5 多分类的支持向量分类：二分类的拓展
7．6 支持向量回归：解决数值预测问题
7．6．1 支持向量回归与一般线性回归：目标和策略
7．6．2 支持向量回归的基本思路
7．7 支持向量机的R实现及应用
7．7．1支持向量机的R实现
7．7．2 利用R模拟线性可分下的支持向量分类
7．7．3 利用R模拟线性不可分下的支持向量分类
7．7．4 利用R模拟多分类的支持向量分类
7．7．5 支持向量分类应用：天猫成交顾客的预测
【本章附录】
第三篇 数据分组篇：发现数据中的自然群组
第8章 常规聚类：直观的数据全方位自动分组
【本章学习目标】
【案例与思考】
8．1 聚类分析概述
8．1．1聚类分析目标：发现数据中的“自然小类”
8．1．2 有哪些主流的聚类算法？
8．2基于质心的聚类：K-Means聚类
8．2．1 K-Means聚类中的距离测度：体现全方位性
8．2．2 K-Means聚类过程：多次自动分组
8．2．3 K-Means聚类的R实现和模拟分析
8．2．4 K-Means聚类的应用：环境污染的区域划分
8．3 PAM聚类：改进的K- Means聚类
8．3．1 PAM聚类过程
8．3．2 PAM聚类的R实现和模拟分析
8．3基于联通性的聚类：层次聚类
8．3．1 层次聚类的基本过程：循序渐进的自动分组
8．3．2 层次聚类的R实现和应用：环境污染的区域划分
8．4基于统计分布的聚类：EM聚类
8．4．1 基于统计分布的聚类出发点：有限混合分布
8．4．2 EM聚类：如何估计类参数和聚类解
8．4．3 EM聚类的R实现和模拟分析
8．4．4 EM聚类的应用：环境污染的区域划分
【本章附录】
第9章 特色聚类：数据分组还可以这样做！
【本章学习目标】
【案例与思考】
9．1 BIRCH聚类概述
9．1．1 BRICH聚类有哪些特点？
9．1．2 聚类特征和聚类特征树：BIRCH聚类的重要策略
9．1．3 BIRCH的聚类过程：由存储空间决定的动态聚类
9．1．4 BRICH聚类的R实现
9．1．5 BRICH聚类应用：两期岗位培训的比较
9．2 SOM网络聚类概述
9．2．1 SOM网络聚类设计出发点
9．2．2 SOM网络的拓扑结构和聚类原理
9．2．3 SOM网络聚类的R实现
9．2．4 SOM网络聚类应用：手写邮政编码识别
9．2．5 拓展SOM网络：红酒品质预测
9．3基于密度的聚类模型：DBSCAN聚类
9．3．1 DBSCAN聚类原理：密度可达性是核心
9．3．2 DBSCAN聚类的R实现
9．3．3 DBSCAN聚类的模拟分析
【本章附录】
第四篇 数据关联篇：发现数据的内在关联性
第10章 发现数据中的关联特征：关联是推荐的依据！
【本章学习目标】
【案例与思考】
10．1 简单关联规则及其测度
10．1．1 什么是简单关联规则？
10．1．2 如何评价简单关联规则的有效性？
10．1．3如何评价简单关联规则的实用性？
10．2 Apriori算法：发现简单关联规则的高效算法
10．2．1 搜索频繁项集：Apriori算法的重中之重
10．2．2依频繁项集产生简单关联规则：水到渠成
10．2．3 Apriori算法的R实现和应用示例
10．2．4 简单关联的可视化R实现和应用示例
10．3 Eclat算法：更快速地发现频繁项集
10．3．1 Eclat算法原理：对等类是核心
10．3．2 Eclat算法的R实现和应用示例
10．4 简单关联分析应用：商品推荐
10．4．1 发现连带销售商品
10．4．2 顾客选择性倾向对比
10．5 序列关联分析及SPADE算法：发现数据中的时序关联性
10．5．1 序列关联中有哪些基本概念？
10．5．2 SPADE算法：发现序列关联规则的高效算法
10．5．3 序列关联分析的R实现及应用示例
10．6 序列关联分析应用：发现网民的浏览习惯
第11章 复杂网络分析初步：基于关系的研究！
【本章学习目标】
【案例与思考】
11．1 网络的定义表示及构建：复杂网络分析的第一步！
11．1．1 网络的图论定义及R实现
11．1．2 网络的矩阵表示方式及R实现
11．1．3 R的网络数据文件和建立网络对象
11．1．4 R的网络可视化
11．2 网络节点重要性的测度：谁是网络的“主导”？
11．2．1度和测地线距离
11．2．2点度中心度和接近中心度：节点“中心”作用的测度
11．2．3中间中心度：节点“枢纽”作用的测度
11．2．4节点重要性的其他方面：结构洞和关节点、特征向量中心度和PageRank得分
11．3 网络子群构成特征研究：找到网络中的“小团体”！
11．3．1二元关系和三元关系及R实现
11．3．2 派系和k-核及R实现
11．3．3 社区和组件及R实现
11．4 网络整体特征刻画：整体关系是这样的！
11．4．1 网络整体特征的测度
11．4．2 网络特征的各种分布和度量
11．5 主要网络类型及特点：多姿多彩的网络世界！
11．5．1 规则网络及特点
11．5．2 随机网络及特点
11．5．3 小世界网络及特点
11．5．4 无标度网络及特点
【本章附录】
第五篇 离群数据探索篇：发现数据中的离群点
第12章模式甄别：诊断异常数据！
【本章学习目标】
【案例与思考】
12．1 模式甄别方法和评价概述
12．1．1 模式甄别方法
12．1．2 模式甄别结果及评价：风险评分
12．2 模式甄别的无监督侦测方法及应用示例
12．2．1 依概率侦测模式及R应用示例
12．2．2 依距离侦测模式：DB方法及R应用示例
12．2．3 依密度侦测模式：LOF方法及R应用示例
12．3 模式甄别的有监督侦测方法及应用示例
12．3．1 朴素贝叶斯分类法及示例
12．3．2 Logistic回归及示例
12．3．3 非平衡数据集的SMOTE处理
12．4 模式甄别的半监督侦测方法及应用示例
12．4．1 半监督分类：自训练分类模型
12．4．2 自训练分类模型的R实现及应用示例
【本章附录】

前言/序言

　　大数据时代不仅仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着对数据的建模与分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。
　　尽管早在20世纪末数据挖掘的概念就被提出来，但数据挖掘的蓬勃应用其实才刚刚起步。这不仅得益于数据挖掘不断汲取并集成机器学习、统计学和可视化等学科领域的研究成果，理论日趋成熟，得益于大数据环境基础和大数据分析需求，更得益于开放性的数据挖掘应用实施平台。
　　因采取彻底的开放性策略，R语言已成为近年来出类拔萃的数据挖掘工具之一。其特点主要是：开源性，即可以免费下载并升级；全面性，即数据挖掘方法丰富全面，覆盖面广泛；操作简便性，即直接采用函数调用相关算法，且通过简单编程可完成复杂的数据处理和方法拓展；可扩展性，即R语言通过网络社区平台，吸引越来越多的专家学者和应用人员成为R的开发者，为R语言不断增添更有效、更前沿的数据挖掘方法。所以，R语言是一款应用前景广阔的数据挖掘工具。
　　本书以R语言数据挖掘入门并不难为起步篇，总览了数据挖掘的理论轮廓，厘清了相关概念，明确了R语言入门的必备知识和深入学习路线，并给出了对数据的直观印象这个R语言数据挖掘的初步成果。旨在使读者在没有相关知识储备的情况下，也能够快速起步数据挖掘实践。后续，本书围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，每个章节从简单的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。覆盖内容之广泛，R实现步骤之详尽，都是国内外同类书籍中不多见的。这是本书的特点之一。
　　我们认为“道”和“术”的结合，无论对数据挖掘的初学者还是应用实践者都是必要的。“道”是数据挖掘方法，“道”是原理，此原理不是数学公式的简单罗列，而是透彻的知识认知。所以，本书希望努力给出“道”的直观阐述，并以尽量准确、简短和通俗的语言，将“道”体现在章节的主副题目上，使读者一目了然。“术”是数据挖掘的R代码，“术”是操作，此操作不是R函数的简单呈现，而是算法实现和应用的通用模板，是帮助读者实现数据挖掘实践的有效工具。所以，本书力图利用R语言模拟充分直观展现“道”，并通过有代表性的数据案例，画龙点睛地阐明R的“术”。每章都配有案例数据和R程序代码，使读者不但知其然，更知其所以然和如何然。此外，各章均以附录形式给出本章涉及的R函数列表，方便读者查阅。这是本书的特点之二。
　　进一步，目前R语言包的数量已多达7000多个，且还在快速增长。R的开放性决定了可能有诸多包都可以实现相同的数据挖掘算法。对此，本书选择R中主流的且被有效验证和广泛使用的包，既保证经典性也兼顾有效性，同时也解决了初学者因陷于众多R的“包”围中而无从下手的问题。这是本书的特点之三。
　　最后，对R语言数据挖掘的初学者，建议按照本书章节结构，循序渐进地学习，并参照书中示例，边学边做，加深概念理解和提升R语言熟练度。对有一定R语言基础或数据挖掘应用经验的学习者，因本书各篇和章节具有相对独立性，采用“以数据为导向”和“以问题为导向”的有针对性的R语言数据挖掘学习策略均是可行的。
　　本书适合高等院校相关专业的本科生和研究生学习使用，也适合商业企业、科研机构、政府管理部门等相关人员阅读参考。感谢付强、高峰、何建成、王晓静、肖伟、黄玉婷、陈笑语等同仁同学对本书的贡献和宝贵建议。书中不妥和错误之处，诚望读者不吝指正。
　　薛薇
　　于中国人民大学统计学院

《深入理解与实践：机器学习模型构建与评估》 本书旨在为广大读者提供一个全面、系统且极具实践性的机器学习模型构建与评估指南。我们不拘泥于单一的编程语言，而是聚焦于机器学习核心理论的阐释、主流模型的工作原理剖析以及在实际问题中如何进行有效的模型设计、训练、调优和严谨评估。 核心内容概览： 第一部分：机器学习理论基石与预备知识 1. 机器学习的本质与发展脉络： 简述机器学习的定义，区分监督学习、无监督学习、半监督学习及强化学习等主要范式。回顾机器学习发展的关键里程碑，理解其在人工智能领域的核心地位。 2. 数据预处理与特征工程： 数据探索与清洗： 讲解缺失值处理（插补、删除）、异常值检测与处理（可视化、统计方法）、数据一致性检查。 特征提取与转换： 深入探讨主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术。解析独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码（Target Encoding）等分类特征处理方法。讨论连续特征的标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的适用场景。 特征选择： 介绍过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods）等特征选择策略，以及它们在提升模型性能和解释性方面的作用。 3. 模型评估指标精讲： 分类模型评估： 详细讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC-ROC曲线、混淆矩阵的含义、计算方法及其在不同业务场景下的侧重点。 回归模型评估： 深入理解均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R-squared）等指标的物理意义和局限性。 模型泛化能力评估： 探讨交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K-Fold, Stratified K-Fold）及其重要性，理解过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的概念，并介绍正则化（Regularization）技术（L1, L2）的原理与应用。 第二部分：经典与前沿机器学习模型解析 1. 线性模型系列： 线性回归（Linear Regression）： 从最小二乘法原理出发，讲解其假设、适用条件及局限。 逻辑回归（Logistic Regression）： 阐述其如何处理分类问题，理解Sigmoid函数的作用，以及在二分类和多分类场景的应用。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 深入剖析核技巧（Kernel Trick）在非线性可分问题中的强大能力，讲解不同核函数的选择与影响。 2. 树模型与集成学习： 决策树（Decision Trees）： 讲解ID3, C4.5, CART等经典算法的构建原理，特别是信息增益、增益率和基尼系数等分裂准则。 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging（装袋法）： 以随机森林（Random Forest）为例，讲解其如何通过构建多个决策树并进行投票或平均来降低方差。 Boosting（提升法）： 深入介绍AdaBoost, Gradient Boosting (GBM) 的工作机制，以及XGBoost, LightGBM等高效实现的优化思想。 3. 概率图模型与贝叶斯方法： 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 理解其基于贝叶斯定理的分类思想，并讨论条件独立性假设的意义。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）： 介绍其在序列数据建模中的应用，如语音识别、自然语言处理。 4. 神经网络与深度学习基础： 感知机（Perceptron）与多层感知机（MLP）： 构建神经网络的基本单元，讲解激活函数（ReLU, Tanh, Sigmoid）的作用。 反向传播算法（Backpropagation）： 揭示神经网络模型训练的核心机制。 卷积神经网络（CNN）： 阐述其在图像识别领域的突破性进展，讲解卷积层、池化层、全连接层的设计原理。 循环神经网络（RNN）： 介绍其处理序列数据的能力，以及LSTM, GRU等门控机制的改进。 第三部分：模型应用与实战技巧 1. 模型选择与调优策略： 算法选择指南： 基于问题类型（分类、回归、聚类）、数据特性（维度、量级、噪声）和业务目标，提供选择合适模型的建议。 超参数调优： 详解网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等超参数搜索技术。 2. 模型解释性（Interpretability）： 全局解释性： 讲解特征重要性（Feature Importance）在树模型和线性模型中的计算与解读。 局部解释性： 介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等方法，理解单个预测是如何产生的。 3. 模型部署与监控： 简要提及模型训练完成后，如何将其集成到生产环境，以及模型性能在实际运行中的监控与迭代。 4. 案例分析： 结合具体的业务场景（如客户流失预测、信用风险评估、图像分类、文本情感分析），演示如何运用书中所述的理论和方法，从数据准备到模型上线，完成一个完整的机器学习项目。 本书强调理论与实践的结合，通过清晰的逻辑梳理和深入的原理剖析，帮助读者构建扎实的机器学习知识体系，掌握构建高性能、可解释性强的模型的核心技能，并能够自信地将其应用于各种实际数据挖掘任务中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名市场营销领域的从业者，我深知数据在驱动决策中的重要性。近年来，数据挖掘技术在市场分析、客户细分、精准营销等方面发挥着越来越大的作用。我一直想学习如何利用R语言来实现这些目标，而《R语言数据挖掘方法及应用》这本书正好满足了我的需求。这本书的内容非常实用，它不仅仅停留在理论层面，而是着重于实际操作和应用。书中提供了大量针对市场营销场景的案例，例如如何利用R语言分析用户购买行为，预测产品销量，以及如何通过客户画像进行个性化推荐。这些案例的讲解非常详细，从数据准备到模型构建，再到结果解释，都给出了具体的R代码和步骤。这让我能够直接将书中的方法应用于我的工作中，大大提高了我的工作效率。我特别欣赏书中对关联规则挖掘的应用，它能够帮助我发现商品之间的隐藏关系，从而优化商品陈列和交叉销售策略。此外，书中对文本挖掘的介绍也让我受益匪浅，通过分析用户评论和社交媒体数据，我可以更深入地了解消费者的需求和偏好。这本书就像一位经验丰富的市场分析师，为我提供了宝贵的工具和方法。我将把它作为我日常工作的参考手册，不断探索数据驱动的营销策略，为公司创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚踏入数据科学领域的新手，对于“数据挖掘”这个词既熟悉又陌生。听闻R语言是数据科学领域的重要工具，我便四处寻找相关的学习资料。《R语言数据挖掘方法及应用》这本书，是我在众多书籍中挑选出来的。拿到这本书的那一刻，我就被其内容所吸引。它从最基础的数据导入和清洗讲起，循序渐进地引导我了解数据挖掘的整个流程。书中对于异常值检测、缺失值处理、特征工程等关键步骤的讲解非常详细，并提供了具体的R代码实现。这让我这个新手能够亲手操作，感受数据处理的魅力。在算法部分，书中详细介绍了线性回归、逻辑回归、K-means聚类、Apriori算法等经典方法，并用通俗易懂的语言解释了它们的原理。让我尤为欣喜的是，书中对每一种算法都提供了实际案例，并通过R语言代码展示了如何应用这些算法来解决问题。例如，在讲解市场篮子分析时，书中就通过一个零售数据案例，展示了如何使用Apriori算法找出经常被一起购买的商品组合。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地激发了我的学习兴趣，也让我对数据挖掘有了更直观的认识。这本书就像一位耐心的老师，一步一步地引导我，让我不再因为概念的复杂而望而却步。我相信，通过这本书的学习，我将能够掌握R语言进行数据挖掘的基本技能，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我在一家互联网公司从事用户行为分析工作，日常工作中经常需要处理海量用户数据，并从中挖掘有价值的信息。《R语言数据挖掘方法及应用》这本书，是我在工作中遇到的一个极佳的实践指南。我被这本书的案例驱动的教学方式所吸引。书中针对用户行为分析、推荐系统、异常检测等实际业务场景，提供了详细的R语言解决方案。例如，在讲解推荐系统时，书中详细介绍了协同过滤、基于内容的推荐等不同算法，并提供了用R语言实现的代码。这让我能够快速地将这些技术应用到我们的推荐引擎开发中，从而提升用户体验和转化率。我特别喜欢书中关于A/B测试的部分，它教我如何利用R语言设计和分析实验，从而科学地评估不同产品或营销策略的效果。此外，书中对数据可视化在用户行为分析中的应用也进行了深入的探讨，它教我如何通过各种图表来直观地展示用户行为模式，从而发现潜在的增长机会。这本书的作者显然对互联网行业的业务需求有着深刻的理解，他们提供的解决方案都具有很强的实用性和可操作性。我将这本书作为我的日常工作手册，它帮助我不断提升我的数据分析能力，为公司的业务增长贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对编程语言充满热情的数据科学爱好者，一直以来都在探索不同的工具和技术。《R语言数据挖掘方法及应用》这本书，在我众多的编程书籍中脱颖而出。我被这本书的深入性和全面性所折服。它不仅仅是简单地罗列R语言的数据挖掘函数，而是系统地讲解了数据挖掘的完整流程，从数据收集、数据清洗、特征工程，到模型选择、模型训练、模型评估和部署。书中对各种数据挖掘算法的解释，都力求深入浅出，并配以直观的图示和精炼的代码示例。我尤其喜欢书中对监督学习和无监督学习的区分和讲解，让我能够清晰地理解不同类型算法的适用场景。在书中，我找到了对决策树、随机森林、梯度提升树等集成学习方法的详尽介绍，这些都是提升模型性能的关键技术。同时，书中也涵盖了朴素贝叶斯、支持向量机等经典的分类和回归算法。更让我惊喜的是，书中还涉及到了深度学习在数据挖掘中的应用，例如使用R语言的神经网络包构建深度模型。这本书的作者显然具备深厚的专业知识和丰富的教学经验，他们能够将复杂的技术以一种易于理解和掌握的方式呈现出来。我将这本书视为一本宝贵的学习资源，它为我打开了R语言数据挖掘的新世界，我迫不及待地想要在我的项目中使用这些强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一位热爱学习的在校大学生，对数据分析和数据挖掘充满好奇。在老师的推荐下，我接触到了《R语言数据挖掘方法及应用》这本书。拿到书后，我立刻被其丰富的内容和清晰的结构所吸引。这本书的讲解方式非常适合像我这样的初学者。它从R语言的基础知识开始，逐步引导我掌握数据处理、数据可视化等基本技能。然后，它开始介绍各种数据挖掘算法，如分类、回归、聚类等，并用生动的例子说明它们的原理和应用。我最喜欢的是书中提供的各种案例分析，例如如何利用R语言进行客户流失预测、如何通过数据挖掘发现隐藏的消费模式等。这些案例让我对数据挖掘的应用有了更直观的认识，也让我看到了学习R语言数据挖掘的价值。书中对R语言代码的讲解非常详细，即使我之前没有太多R语言的编程经验，也能通过阅读代码和注释来理解其逻辑。我还特别喜欢书中关于数据可视化的部分，它教我如何使用R语言绘制各种美观且富有信息量的数据图表，这对于我展示分析结果非常有帮助。这本书就像一个循循善诱的老师，让我能够轻松愉快地学习数据挖掘知识。我相信，通过这本书的学习，我将能够掌握R语言进行数据挖掘的基本技能，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有多年行业经验的资深数据分析师，我深知掌握先进的数据挖掘技术对于保持竞争力的重要性。近年来，R语言在数据科学领域的影响力日益增强，成为我工作中不可或缺的工具之一。正当我寻求一本能够系统性梳理R语言在数据挖掘领域应用的书籍时，《R语言数据挖掘方法及应用》映入眼帘。我被这本书的深度和广度所震撼。它不仅仅停留在基础算法的介绍，更是深入探讨了各种高级技术，例如深度学习在图像识别和自然语言处理中的应用，以及如何利用R进行大规模数据处理和分布式计算。书中对模型评估和优化的章节尤其令我印象深刻。它详细介绍了各种评估指标的含义、适用场景以及如何根据评估结果来调整模型参数，这对于提升模型性能至关重要。我还注意到书中对可解释性AI的讨论，这是一个当前数据科学领域非常热门的话题，能够帮助我们更好地理解模型的决策过程，并在实际应用中建立信任。这本书的作者显然具备深厚的理论功底和丰富的实践经验，他们能够将复杂的概念以清晰易懂的方式呈现出来。我特别欣赏书中对不同算法的优劣势进行的对比分析，这有助于我们在实际项目中选择最适合的算法。此外，书中提供的R代码示例都经过精心设计，不仅能够运行，而且具有很高的可读性和可扩展性，可以直接应用于我的工作，大大节省了我的学习和开发时间。这本书无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，我将把它作为我日常工作的参考手册，不断精进我的数据挖掘技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，书名“R语言数据挖掘方法及应用”直观地传达了其核心内容，让我一眼就产生了兴趣。我是一名正在数据分析领域寻求突破的初级研究者，对于如何将R语言这一强大的工具与数据挖掘技术相结合，我一直感到有些迷茫。市面上关于R语言的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么缺乏实际案例的支撑，很难真正帮助我理解和掌握数据挖掘的核心思想和操作流程。当我在书店偶然翻开这本书时，立刻被其清晰的章节结构和由浅入深的讲解方式所吸引。从基础的数据准备和探索性数据分析（EDA）开始，逐步深入到各种经典的机器学习算法，如决策树、支持向量机、聚类分析、关联规则等，并详细阐述了如何在R中实现这些算法。更重要的是，书中穿插了大量的实际应用案例，涵盖了金融风控、市场营销、医疗健康等多个领域，这些案例不仅让我看到了数据挖掘的巨大潜力，也为我提供了可复制的学习路径。我特别喜欢书中对每一种算法的解释，它不仅仅是罗列公式，而是通过生动的比喻和直观的图示，帮助读者理解算法的原理和适用场景。此外，书中对R语言代码的注释非常详细，即使是对R语言不甚熟悉的用户，也能通过阅读代码理解其逻辑，并加以修改和应用。我深信，通过学习这本书，我能够逐步建立起扎实的R语言数据挖掘知识体系，为我未来的研究工作打下坚实的基础。我非常期待能够深入阅读这本书，并在实践中检验书中的方法和技术，希望能在这个过程中不断成长，为解决实际问题贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

我对机器学习的兴趣由来已久，并一直希望能够系统地学习相关的算法和应用。《R语言数据挖掘方法及应用》这本书，成为了我深入了解R语言在机器学习领域应用的绝佳选择。我被这本书的逻辑性和深度所吸引。它从基础的统计学习理论出发，逐步深入到各种主流的机器学习算法。书中对线性模型、非线性模型、集成学习、无监督学习等都有详尽的介绍。我尤其赞赏书中对模型过拟合和欠拟合的深入分析，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来解决这些问题。这对于我构建鲁棒的机器学习模型至关重要。此外，书中对深度学习在图像识别和自然语言处理中的应用也进行了介绍，这让我看到了R语言在更广泛的机器学习领域的潜力。书中提供的R代码示例都非常精炼且具有代表性，它们不仅能够运行，而且能够帮助我理解算法的实现细节。我非常喜欢书中对不同算法的比较分析，它帮助我理解在不同的问题场景下，应该选择哪种算法。这本书就像一位经验丰富的机器学习导师，它不仅传授我知识，更教会我如何思考和解决问题。我将这本书作为我持续学习的动力，我期待通过不断实践，掌握R语言在机器学习领域的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读统计学博士的学生，我对数据挖掘的理论和实践都有着浓厚的兴趣。在导师的推荐下，我开始阅读《R语言数据挖掘方法及应用》这本书。这本书的内容，给我留下了极其深刻的印象。它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何将理论应用于实践的教科书。书中对各种数据挖掘算法的数学原理进行了深入的探讨，并提供了严谨的推导过程。同时，它又非常注重R语言的实现细节，为读者提供了大量高质量的代码示例。我尤其赞赏书中关于模型诊断和解释的部分，它详细介绍了各种残差分析、影响力分析以及如何使用可视化手段来理解模型。这对于我进行严谨的学术研究至关重要。此外，书中对时间序列数据挖掘的讲解也令我耳目一新，它涵盖了ARIMA模型、状态空间模型以及如何利用R语言进行时间序列预测和异常检测。我还注意到书中对文本挖掘的深入讨论，包括词袋模型、TF-IDF、LDA等主题，以及如何利用R语言进行情感分析和主题建模。这本书的作者显然是该领域的资深专家，他们能够将前沿的研究成果与实际应用相结合。这本书无疑将成为我进行博士论文研究的重要参考资料，它为我提供了探索更深层次数据挖掘问题的理论基础和实践工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在人工智能领域深耕多年的研究者，我一直关注着数据挖掘技术的发展及其在各行业的应用。R语言作为一种强大的统计计算和图形化工具，在数据挖掘方面拥有广泛的应用。《R语言数据挖掘方法及应用》这本书，我从其标题就对其内容充满了好奇。这本书的内容给我留下了深刻的印象。它不仅覆盖了传统的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，还深入探讨了时下热门的机器学习和深度学习技术在数据挖掘中的应用。书中对这些算法的讲解，不仅有理论上的阐述，更提供了详实的R语言代码实现，并且对代码的每一部分都进行了细致的注释，这对于我这样希望快速验证新想法的研究者来说，极大地节省了宝贵的时间。我尤其赞赏书中关于模型选择和评估的部分，它详细介绍了各种交叉验证技术、性能指标以及如何进行超参数调优，这对于构建高性能的数据挖掘模型至关重要。此外，书中还涉及了文本挖掘、时间序列分析等专题，这些都是当前数据分析领域不可或缺的重要组成部分。这本书的作者显然拥有扎实的学术背景和丰富的实战经验，他们能够将复杂的理论知识转化为易于理解和实践的内容。我从中获益良多，特别是对如何将R语言与最新的深度学习框架结合，以及如何利用R进行大规模数据的并行处理，有了更深入的理解。这本书无疑是数据挖掘领域一本值得深入研读的佳作。

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非常不错的R语言学习指导用书!

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好书，不错。。。。

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买来学习学习吧，感觉几天不买书，手就痒痒了。

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很好！！

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送货快！开始学习了！

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好书，不错。。。。

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还不错，性价比高，还不错，还不错。

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信赖京东，给快递师傅点赞

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