R語言數據挖掘方法及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛薇 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據挖掘
• 統計分析
• 機器學習
• 數據分析
• 商業分析
• 數據科學
• 算法
• 應用
• 案例

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121283277

版次：1

商品編碼：11905569

包裝：平裝

叢書名： 統計分析係列

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：404

字數：646000

正文語種：中文

內容簡介

　　大數據不僅意味著數據的積纍、存儲與管理，更意味著大數據的分析。數據挖掘無可爭議地成為當今大數據分析的核心利器。R語言因徹底的開放性策略業已躋身數據挖掘工具之首列。本書以“R語言數據挖掘入門並不難”為開篇，總覽瞭數據挖掘的理論和應用輪廓，明確瞭R語言入門的必備知識和學習路綫，並展示瞭數據挖掘的初步成果，旨在使讀者快速起步數據挖掘實踐。後續圍繞數據挖掘應用的四大核心方麵，安排瞭數據預測篇：立足數據預測未知，數據分組篇：發現數據中的自然群組，數據關聯篇：發現數據的內在關聯性，離群數據探索篇：發現數據中的離群點。每篇下各設若乾章節，各章節從簡單易懂且具代錶性的案例問題入手，剖析理論方法原理，講解R語言實現，並給齣案例的R語言數據挖掘代碼和結果解釋。本書內容覆蓋之廣泛，原理講解之通俗，R語言實現步驟之詳盡，在國內外同類書籍中尚不多見。相關數據資料及電子教案，可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn免費下載。

作者簡介

　　薛薇，中國人民大學副教授，教研室主任，資深作者。主要著作：《SPSS統計分析方法及應用》、《SPSSMODOLER數據挖掘方法及應用》。

目錄

第一篇 起步篇：R語言數據挖掘入門並不難
第1章 數據挖掘與R語言概述
【本章學習目標】
1．1 為什麼要學習數據挖掘和R語言
1．2 什麼是數據挖掘
1．3數據挖掘能給齣什麼
1．3．1數據挖掘結果有哪些呈現方式
1．3．2 數據挖掘結果有哪些基本特徵
1．4 數據挖掘能解決什麼問題
1．4．1 數據預測
1．4．2 發現數據的內在結構
1．4．3 發現關聯性
1．4．4 模式診斷
1．5 數據挖掘解決問題的思路
1．6數據挖掘有哪些典型的商業應用
1．6．1 數據挖掘在客戶細分中的應用
1．6．2 數據挖掘在客戶流失分析中的應用
1．6．3 數據挖掘在營銷響應分析中的應用
1．6．4 數據挖掘在交叉銷售中的應用
1．6．5 數據挖掘在欺詐甄彆中的應用
1．7 R語言入門需要知道什麼
1．7．1 什麼是R的包
1．7．2 如何獲得 R
1．7．3 R如何起步
1．7．4 R的基本操作和其他
【本章附錄】
第2章 R語言數據挖掘起步：R對象和數據組織
【本章學習目標】
2．1 什麼是R的數據對象
2．1．1 R的數據對象有哪些類型
2．1．2 如何創建和訪問R的數據對象
2．2 如何用R的嚮量組織數據
2．2．1 創建隻包含一個元素的嚮量
2．2．2 創建包含多個元素的嚮量
2．2．3 訪問嚮量中的元素
2．3 如何用R的矩陣組織數據
2．3．1 創建矩陣
2．3．2 訪問矩陣中的元素
2．4 如何用R的數據框組織數據
2．4．1 創建數據框
2．4．2 訪問數據框
2．5 如何用R的數組、列錶組織數據
2．5．1 創建和訪問數組
2．5．2 創建和訪問列錶
2．6 R數據對象的相互轉換
2．6．1 不同存儲類型之間的轉換
2．6．2 不同結構類型之間的轉換
2．7 如何將外部數據組織到R數據對象中
2．7．1 將文本數據組織到R對象中
2．7．2 將SPSS數據組織到R對象中
2．7．3 將數據庫和Excel錶數據組織到R對象中
2．7．4 將網頁錶格數據組織到R對象中
2．7．5 R有哪些自帶的數據包
2．7．6 如何將R對象中的數據保存起來
2．8 R程序設計需哪些必備知識
2．8．1 R程序設計涉及哪些基本概念
2．8．2 R有哪些常用的係統函數
2．8．3 用戶自定義函數提升編程水平
2．8．4 如何提高R程序處理的能力
2．9 R程序設計與數據整理綜閤應用
2．9．1 綜閤應用一：數據的基本處理
2．9．2 綜閤應用二：如何將匯總數據還原為原始數據
【本章附錄】
第3章 R語言數據挖掘初體驗：對數據的直觀印象
【本章學習目標】
【案例與思考】
3．1 數據的直觀印象
3．1．1 R的數據可視化平颱是什麼?
3．1．3 R的圖形邊界和布局
3．1．2 R的圖形組成和圖形參數
3．1．4 如何修改R的圖形參數？
3．2如何獲得單變量分布特徵的直觀印象
3．2．1核密度圖：車險理賠次數的分布特點是什麼？
3．2．2 小提琴圖：不同車型車險理賠次數的分布有差異嗎？
3．2．3剋利夫蘭點圖：車險理賠次數存在異常嗎？
3．3如何獲得多變量聯閤分布的直觀印象
3．3．1 麯麵圖和等高綫圖
3．3．2 二元核密度麯麵圖：投保人年齡和車險理賠次數的聯閤分布特點是什麼？
3．3．3 雷達圖：不同區域氣候特點有差異嗎？
3．4如何獲得變量間相關性的直觀印象
3．4．1 馬賽剋圖：車型和車齡有相關性嗎？
3．4．2 散點圖：這些因素會影響空氣濕度嗎？
3．4．3 相關係數圖：淘寶各行業商品成交指數有相關性嗎？
3．5如何獲得GIS數據的直觀印象
3．5．1 繪製世界地圖和美國地圖
3．5．2 繪製中國行政區劃地圖
3．5．3 依據地圖繪製熱力圖：不同省市的淘寶女裝成交指數有差異嗎？
3．7如何獲得文本詞頻數據的直觀印象：政府工作報告中有哪些高頻詞?
【本章附錄】
第二篇 數據預測篇：立足數據預測未知
第4章 基於近鄰的分類預測：與近鄰有趨同的選擇！
【本章學習目標】
【案例與思考】
4．1近鄰分析： K-近鄰法
4．1．1 K-近鄰法中的距離
4．1．2 K-近鄰法中的近鄰個數
4．1．3 R的K-近鄰法和模擬分析
4．1．4 K-近鄰法應用：天貓成交顧客的分類預測
4．2 K-近鄰法的適用性及特徵選擇
4．2．1 K-近鄰法的適用性
4．2．2 特徵選擇：找到重要變量
4．3基於變量重要性的加權K-近鄰法
4．3．1 基於變量重要性的加權K-近鄰法的基本原理
4．3．2 變量重要性判斷應用：天貓成交顧客預測中的重要變量
4．4基於觀測相似性的加權K-近鄰法
4．4．1 加權K-近鄰法的權重設計
4．4．2 加權K-近鄰法的距離和相似性變換
4．4．3 加權K-近鄰法的R實現
4．4．4加權K-近鄰法應用：天貓成交顧客的分類預測
【本章附錄】
第5章 基於規則的分類和組閤預測：給齣易懂且穩健的預測！
【本章學習目標】
【案例與思考】
5．1決策樹概述
5．1．1 什麼是決策樹？
5．1．2 決策樹的幾何意義是什麼？
5．1．3 決策樹的核心問題
5．2 分類迴歸樹的生長過程
5．2．1 分類樹的生長過程
5．2．2 迴歸樹的生長過程
5．2．3損失矩陣對分類樹的影響
5．3 分類迴歸樹的剪枝
5．3．1 最小代價復雜度的測度
5．3．2 分類迴歸樹後剪枝過程
5．3．3 分類迴歸樹的交叉驗證剪枝
5．4 分類迴歸樹的R實現和應用
5．4．1 分類迴歸樹的R實現
5．4．2 分類迴歸樹的應用：提煉不同消費行為顧客的主要特徵
5．5 建立分類迴歸樹的組閤預測模型：給齣穩健的預測
5．5．1 袋裝技術
5．5．2 袋裝技術的R實現
5．5．3 袋裝技術的應用：穩健定位目標客戶
5．5．4 推進技術
5．5．5 推進技術的R實現
5．5．6 推進技術的應用：穩健定位目標客戶
5．6 隨機森林：具有隨機性的組閤預測
5．6．1 什麼是隨機森林？
5．6．2 隨機森林的R實現
5．6．3 隨機森林的應用：穩健定位目標客戶
【本章附錄】
第6章 基於神經網絡的分類預測：給齣高精確的預測！
【本章學習目標】
【案例與思考】
6．1 人工神經網絡概述
6．1．1 人工神經網絡和種類
6．1．2 節點：人工神經網絡的核心處理器
6．1．3 建立人工神經網絡的一般步驟
6．1．4感知機模型：確定連接權重的基本策略
6．2 B-P反嚮傳播網絡：最常見的人工神經網絡
6．2．1 B-P反嚮傳播網絡的三大特點
6．2．2 B-P反嚮傳播算法：確定連接權重
6．2．3 學習率：影響連接權重調整的重要因素
6．3 B-P反嚮傳播網絡的R實現和應用
6．3．1 neuralnet包中的neuralnet函數
6．3．2 neuralnet函數的應用：精準預測顧客的消費行為
6．3．3 利用ROC麯綫確定概率分割值
6．3．4 nnet包中的nnet函數
【本章附錄】
第7章 基於支持嚮量的分類預測：給齣最大把握的預測！
【本章學習目標】
【案例與思考】
7．1 支持嚮量分類概述
7．1．1支持嚮量分類的基本思路：確保把握程度
7．1．2支持嚮量分類的三種情況
7．2理想條件下的分類：綫性可分時的支持嚮量分類
7．2．1如何求解超平麵
7．2．1如何利用超平麵進行分類預測
7．3 一般條件下的分類：廣義綫性可分時的支持嚮量分類
7．3．1如何求解超平麵
7．3．2 可調參數的意義：把握程度和精度的權衡
7．4 復雜條件下的分類：綫性不可分時支持嚮量分類
7．4．1 綫性不可分的一般解決途徑和維災難問題
7．4．2 支持嚮量分類剋服維災難的途徑
7．5 多分類的支持嚮量分類：二分類的拓展
7．6 支持嚮量迴歸：解決數值預測問題
7．6．1 支持嚮量迴歸與一般綫性迴歸：目標和策略
7．6．2 支持嚮量迴歸的基本思路
7．7 支持嚮量機的R實現及應用
7．7．1支持嚮量機的R實現
7．7．2 利用R模擬綫性可分下的支持嚮量分類
7．7．3 利用R模擬綫性不可分下的支持嚮量分類
7．7．4 利用R模擬多分類的支持嚮量分類
7．7．5 支持嚮量分類應用：天貓成交顧客的預測
【本章附錄】
第三篇 數據分組篇：發現數據中的自然群組
第8章 常規聚類：直觀的數據全方位自動分組
【本章學習目標】
【案例與思考】
8．1 聚類分析概述
8．1．1聚類分析目標：發現數據中的“自然小類”
8．1．2 有哪些主流的聚類算法？
8．2基於質心的聚類：K-Means聚類
8．2．1 K-Means聚類中的距離測度：體現全方位性
8．2．2 K-Means聚類過程：多次自動分組
8．2．3 K-Means聚類的R實現和模擬分析
8．2．4 K-Means聚類的應用：環境汙染的區域劃分
8．3 PAM聚類：改進的K- Means聚類
8．3．1 PAM聚類過程
8．3．2 PAM聚類的R實現和模擬分析
8．3基於聯通性的聚類：層次聚類
8．3．1 層次聚類的基本過程：循序漸進的自動分組
8．3．2 層次聚類的R實現和應用：環境汙染的區域劃分
8．4基於統計分布的聚類：EM聚類
8．4．1 基於統計分布的聚類齣發點：有限混閤分布
8．4．2 EM聚類：如何估計類參數和聚類解
8．4．3 EM聚類的R實現和模擬分析
8．4．4 EM聚類的應用：環境汙染的區域劃分
【本章附錄】
第9章 特色聚類：數據分組還可以這樣做！
【本章學習目標】
【案例與思考】
9．1 BIRCH聚類概述
9．1．1 BRICH聚類有哪些特點？
9．1．2 聚類特徵和聚類特徵樹：BIRCH聚類的重要策略
9．1．3 BIRCH的聚類過程：由存儲空間決定的動態聚類
9．1．4 BRICH聚類的R實現
9．1．5 BRICH聚類應用：兩期崗位培訓的比較
9．2 SOM網絡聚類概述
9．2．1 SOM網絡聚類設計齣發點
9．2．2 SOM網絡的拓撲結構和聚類原理
9．2．3 SOM網絡聚類的R實現
9．2．4 SOM網絡聚類應用：手寫郵政編碼識彆
9．2．5 拓展SOM網絡：紅酒品質預測
9．3基於密度的聚類模型：DBSCAN聚類
9．3．1 DBSCAN聚類原理：密度可達性是核心
9．3．2 DBSCAN聚類的R實現
9．3．3 DBSCAN聚類的模擬分析
【本章附錄】
第四篇 數據關聯篇：發現數據的內在關聯性
第10章 發現數據中的關聯特徵：關聯是推薦的依據！
【本章學習目標】
【案例與思考】
10．1 簡單關聯規則及其測度
10．1．1 什麼是簡單關聯規則？
10．1．2 如何評價簡單關聯規則的有效性？
10．1．3如何評價簡單關聯規則的實用性？
10．2 Apriori算法：發現簡單關聯規則的高效算法
10．2．1 搜索頻繁項集：Apriori算法的重中之重
10．2．2依頻繁項集産生簡單關聯規則：水到渠成
10．2．3 Apriori算法的R實現和應用示例
10．2．4 簡單關聯的可視化R實現和應用示例
10．3 Eclat算法：更快速地發現頻繁項集
10．3．1 Eclat算法原理：對等類是核心
10．3．2 Eclat算法的R實現和應用示例
10．4 簡單關聯分析應用：商品推薦
10．4．1 發現連帶銷售商品
10．4．2 顧客選擇性傾嚮對比
10．5 序列關聯分析及SPADE算法：發現數據中的時序關聯性
10．5．1 序列關聯中有哪些基本概念？
10．5．2 SPADE算法：發現序列關聯規則的高效算法
10．5．3 序列關聯分析的R實現及應用示例
10．6 序列關聯分析應用：發現網民的瀏覽習慣
第11章 復雜網絡分析初步：基於關係的研究！
【本章學習目標】
【案例與思考】
11．1 網絡的定義錶示及構建：復雜網絡分析的第一步！
11．1．1 網絡的圖論定義及R實現
11．1．2 網絡的矩陣錶示方式及R實現
11．1．3 R的網絡數據文件和建立網絡對象
11．1．4 R的網絡可視化
11．2 網絡節點重要性的測度：誰是網絡的“主導”？
11．2．1度和測地綫距離
11．2．2點度中心度和接近中心度：節點“中心”作用的測度
11．2．3中間中心度：節點“樞紐”作用的測度
11．2．4節點重要性的其他方麵：結構洞和關節點、特徵嚮量中心度和PageRank得分
11．3 網絡子群構成特徵研究：找到網絡中的“小團體”！
11．3．1二元關係和三元關係及R實現
11．3．2 派係和k-核及R實現
11．3．3 社區和組件及R實現
11．4 網絡整體特徵刻畫：整體關係是這樣的！
11．4．1 網絡整體特徵的測度
11．4．2 網絡特徵的各種分布和度量
11．5 主要網絡類型及特點：多姿多彩的網絡世界！
11．5．1 規則網絡及特點
11．5．2 隨機網絡及特點
11．5．3 小世界網絡及特點
11．5．4 無標度網絡及特點
【本章附錄】
第五篇 離群數據探索篇：發現數據中的離群點
第12章模式甄彆：診斷異常數據！
【本章學習目標】
【案例與思考】
12．1 模式甄彆方法和評價概述
12．1．1 模式甄彆方法
12．1．2 模式甄彆結果及評價：風險評分
12．2 模式甄彆的無監督偵測方法及應用示例
12．2．1 依概率偵測模式及R應用示例
12．2．2 依距離偵測模式：DB方法及R應用示例
12．2．3 依密度偵測模式：LOF方法及R應用示例
12．3 模式甄彆的有監督偵測方法及應用示例
12．3．1 樸素貝葉斯分類法及示例
12．3．2 Logistic迴歸及示例
12．3．3 非平衡數據集的SMOTE處理
12．4 模式甄彆的半監督偵測方法及應用示例
12．4．1 半監督分類：自訓練分類模型
12．4．2 自訓練分類模型的R實現及應用示例
【本章附錄】

前言/序言

　　大數據時代不僅僅意味著數據的積纍、存儲與管理，更意味著對數據的建模與分析。數據挖掘無可爭議地成為當今大數據分析的核心利器。
　　盡管早在20世紀末數據挖掘的概念就被提齣來，但數據挖掘的蓬勃應用其實纔剛剛起步。這不僅得益於數據挖掘不斷汲取並集成機器學習、統計學和可視化等學科領域的研究成果，理論日趨成熟，得益於大數據環境基礎和大數據分析需求，更得益於開放性的數據挖掘應用實施平颱。
　　因采取徹底的開放性策略，R語言已成為近年來齣類拔萃的數據挖掘工具之一。其特點主要是：開源性，即可以免費下載並升級；全麵性，即數據挖掘方法豐富全麵，覆蓋麵廣泛；操作簡便性，即直接采用函數調用相關算法，且通過簡單編程可完成復雜的數據處理和方法拓展；可擴展性，即R語言通過網絡社區平颱，吸引越來越多的專傢學者和應用人員成為R的開發者，為R語言不斷增添更有效、更前沿的數據挖掘方法。所以，R語言是一款應用前景廣闊的數據挖掘工具。
　　本書以R語言數據挖掘入門並不難為起步篇，總覽瞭數據挖掘的理論輪廓，厘清瞭相關概念，明確瞭R語言入門的必備知識和深入學習路綫，並給齣瞭對數據的直觀印象這個R語言數據挖掘的初步成果。旨在使讀者在沒有相關知識儲備的情況下，也能夠快速起步數據挖掘實踐。後續，本書圍繞數據挖掘應用的四大核心方麵，安排瞭數據預測篇：立足數據預測未知，數據分組篇：發現數據中的自然群組，數據關聯篇：發現數據的內在關聯性，離群數據探索篇：發現數據中的離群點。每篇下各設若乾章節，每個章節從簡單的案例問題入手，剖析理論方法原理，講解R語言實現，給齣案例的R語言數據挖掘代碼和結果解釋。覆蓋內容之廣泛，R實現步驟之詳盡，都是國內外同類書籍中不多見的。這是本書的特點之一。
　　我們認為“道”和“術”的結閤，無論對數據挖掘的初學者還是應用實踐者都是必要的。“道”是數據挖掘方法，“道”是原理，此原理不是數學公式的簡單羅列，而是透徹的知識認知。所以，本書希望努力給齣“道”的直觀闡述，並以盡量準確、簡短和通俗的語言，將“道”體現在章節的主副題目上，使讀者一目瞭然。“術”是數據挖掘的R代碼，“術”是操作，此操作不是R函數的簡單呈現，而是算法實現和應用的通用模闆，是幫助讀者實現數據挖掘實踐的有效工具。所以，本書力圖利用R語言模擬充分直觀展現“道”，並通過有代錶性的數據案例，畫龍點睛地闡明R的“術”。每章都配有案例數據和R程序代碼，使讀者不但知其然，更知其所以然和如何然。此外，各章均以附錄形式給齣本章涉及的R函數列錶，方便讀者查閱。這是本書的特點之二。
　　進一步，目前R語言包的數量已多達7000多個，且還在快速增長。R的開放性決定瞭可能有諸多包都可以實現相同的數據挖掘算法。對此，本書選擇R中主流的且被有效驗證和廣泛使用的包，既保證經典性也兼顧有效性，同時也解決瞭初學者因陷於眾多R的“包”圍中而無從下手的問題。這是本書的特點之三。
　　最後，對R語言數據挖掘的初學者，建議按照本書章節結構，循序漸進地學習，並參照書中示例，邊學邊做，加深概念理解和提升R語言熟練度。對有一定R語言基礎或數據挖掘應用經驗的學習者，因本書各篇和章節具有相對獨立性，采用“以數據為導嚮”和“以問題為導嚮”的有針對性的R語言數據挖掘學習策略均是可行的。
　　本書適閤高等院校相關專業的本科生和研究生學習使用，也適閤商業企業、科研機構、政府管理部門等相關人員閱讀參考。感謝付強、高峰、何建成、王曉靜、肖偉、黃玉婷、陳笑語等同仁同學對本書的貢獻和寶貴建議。書中不妥和錯誤之處，誠望讀者不吝指正。
　　薛薇
　　於中國人民大學統計學院

《深入理解與實踐：機器學習模型構建與評估》 本書旨在為廣大讀者提供一個全麵、係統且極具實踐性的機器學習模型構建與評估指南。我們不拘泥於單一的編程語言，而是聚焦於機器學習核心理論的闡釋、主流模型的工作原理剖析以及在實際問題中如何進行有效的模型設計、訓練、調優和嚴謹評估。 核心內容概覽： 第一部分：機器學習理論基石與預備知識 1. 機器學習的本質與發展脈絡： 簡述機器學習的定義，區分監督學習、無監督學習、半監督學習及強化學習等主要範式。迴顧機器學習發展的關鍵裏程碑，理解其在人工智能領域的核心地位。 2. 數據預處理與特徵工程： 數據探索與清洗： 講解缺失值處理（插補、刪除）、異常值檢測與處理（可視化、統計方法）、數據一緻性檢查。 特徵提取與轉換： 深入探討主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等降維技術。解析獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、目標編碼（Target Encoding）等分類特徵處理方法。討論連續特徵的標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）的適用場景。 特徵選擇： 介紹過濾法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods）等特徵選擇策略，以及它們在提升模型性能和解釋性方麵的作用。 3. 模型評估指標精講： 分類模型評估： 詳細講解準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC-ROC麯綫、混淆矩陣的含義、計算方法及其在不同業務場景下的側重點。 迴歸模型評估： 深入理解均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定係數（R-squared）等指標的物理意義和局限性。 模型泛化能力評估： 探討交叉驗證（Cross-Validation）的各種形式（K-Fold, Stratified K-Fold）及其重要性，理解過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）的概念，並介紹正則化（Regularization）技術（L1, L2）的原理與應用。 第二部分：經典與前沿機器學習模型解析 1. 綫性模型係列： 綫性迴歸（Linear Regression）： 從最小二乘法原理齣發，講解其假設、適用條件及局限。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 闡述其如何處理分類問題，理解Sigmoid函數的作用，以及在二分類和多分類場景的應用。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 深入剖析核技巧（Kernel Trick）在非綫性可分問題中的強大能力，講解不同核函數的選擇與影響。 2. 樹模型與集成學習： 決策樹（Decision Trees）： 講解ID3, C4.5, CART等經典算法的構建原理，特彆是信息增益、增益率和基尼係數等分裂準則。 集成學習（Ensemble Learning）： Bagging（裝袋法）： 以隨機森林（Random Forest）為例，講解其如何通過構建多個決策樹並進行投票或平均來降低方差。 Boosting（提升法）： 深入介紹AdaBoost, Gradient Boosting (GBM) 的工作機製，以及XGBoost, LightGBM等高效實現的優化思想。 3. 概率圖模型與貝葉斯方法： 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 理解其基於貝葉斯定理的分類思想，並討論條件獨立性假設的意義。 隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）： 介紹其在序列數據建模中的應用，如語音識彆、自然語言處理。 4. 神經網絡與深度學習基礎： 感知機（Perceptron）與多層感知機（MLP）： 構建神經網絡的基本單元，講解激活函數（ReLU, Tanh, Sigmoid）的作用。 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 揭示神經網絡模型訓練的核心機製。 捲積神經網絡（CNN）： 闡述其在圖像識彆領域的突破性進展，講解捲積層、池化層、全連接層的設計原理。 循環神經網絡（RNN）： 介紹其處理序列數據的能力，以及LSTM, GRU等門控機製的改進。 第三部分：模型應用與實戰技巧 1. 模型選擇與調優策略： 算法選擇指南： 基於問題類型（分類、迴歸、聚類）、數據特性（維度、量級、噪聲）和業務目標，提供選擇閤適模型的建議。 超參數調優： 詳解網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）和貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等超參數搜索技術。 2. 模型解釋性（Interpretability）： 全局解釋性： 講解特徵重要性（Feature Importance）在樹模型和綫性模型中的計算與解讀。 局部解釋性： 介紹LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等方法，理解單個預測是如何産生的。 3. 模型部署與監控： 簡要提及模型訓練完成後，如何將其集成到生産環境，以及模型性能在實際運行中的監控與迭代。 4. 案例分析： 結閤具體的業務場景（如客戶流失預測、信用風險評估、圖像分類、文本情感分析），演示如何運用書中所述的理論和方法，從數據準備到模型上綫，完成一個完整的機器學習項目。 本書強調理論與實踐的結閤，通過清晰的邏輯梳理和深入的原理剖析，幫助讀者構建紮實的機器學習知識體係，掌握構建高性能、可解釋性強的模型的核心技能，並能夠自信地將其應用於各種實際數據挖掘任務中。

評分☆☆☆☆☆

我在一傢互聯網公司從事用戶行為分析工作，日常工作中經常需要處理海量用戶數據，並從中挖掘有價值的信息。《R語言數據挖掘方法及應用》這本書，是我在工作中遇到的一個極佳的實踐指南。我被這本書的案例驅動的教學方式所吸引。書中針對用戶行為分析、推薦係統、異常檢測等實際業務場景，提供瞭詳細的R語言解決方案。例如，在講解推薦係統時，書中詳細介紹瞭協同過濾、基於內容的推薦等不同算法，並提供瞭用R語言實現的代碼。這讓我能夠快速地將這些技術應用到我們的推薦引擎開發中，從而提升用戶體驗和轉化率。我特彆喜歡書中關於A/B測試的部分，它教我如何利用R語言設計和分析實驗，從而科學地評估不同産品或營銷策略的效果。此外，書中對數據可視化在用戶行為分析中的應用也進行瞭深入的探討，它教我如何通過各種圖錶來直觀地展示用戶行為模式，從而發現潛在的增長機會。這本書的作者顯然對互聯網行業的業務需求有著深刻的理解，他們提供的解決方案都具有很強的實用性和可操作性。我將這本書作為我的日常工作手冊，它幫助我不斷提升我的數據分析能力，為公司的業務增長貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀統計學博士的學生，我對數據挖掘的理論和實踐都有著濃厚的興趣。在導師的推薦下，我開始閱讀《R語言數據挖掘方法及應用》這本書。這本書的內容，給我留下瞭極其深刻的印象。它不僅僅是一本技術手冊，更是一部關於如何將理論應用於實踐的教科書。書中對各種數據挖掘算法的數學原理進行瞭深入的探討，並提供瞭嚴謹的推導過程。同時，它又非常注重R語言的實現細節，為讀者提供瞭大量高質量的代碼示例。我尤其贊賞書中關於模型診斷和解釋的部分，它詳細介紹瞭各種殘差分析、影響力分析以及如何使用可視化手段來理解模型。這對於我進行嚴謹的學術研究至關重要。此外，書中對時間序列數據挖掘的講解也令我耳目一新，它涵蓋瞭ARIMA模型、狀態空間模型以及如何利用R語言進行時間序列預測和異常檢測。我還注意到書中對文本挖掘的深入討論，包括詞袋模型、TF-IDF、LDA等主題，以及如何利用R語言進行情感分析和主題建模。這本書的作者顯然是該領域的資深專傢，他們能夠將前沿的研究成果與實際應用相結閤。這本書無疑將成為我進行博士論文研究的重要參考資料，它為我提供瞭探索更深層次數據挖掘問題的理論基礎和實踐工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有多年行業經驗的資深數據分析師，我深知掌握先進的數據挖掘技術對於保持競爭力的重要性。近年來，R語言在數據科學領域的影響力日益增強，成為我工作中不可或缺的工具之一。正當我尋求一本能夠係統性梳理R語言在數據挖掘領域應用的書籍時，《R語言數據挖掘方法及應用》映入眼簾。我被這本書的深度和廣度所震撼。它不僅僅停留在基礎算法的介紹，更是深入探討瞭各種高級技術，例如深度學習在圖像識彆和自然語言處理中的應用，以及如何利用R進行大規模數據處理和分布式計算。書中對模型評估和優化的章節尤其令我印象深刻。它詳細介紹瞭各種評估指標的含義、適用場景以及如何根據評估結果來調整模型參數，這對於提升模型性能至關重要。我還注意到書中對可解釋性AI的討論，這是一個當前數據科學領域非常熱門的話題，能夠幫助我們更好地理解模型的決策過程，並在實際應用中建立信任。這本書的作者顯然具備深厚的理論功底和豐富的實踐經驗，他們能夠將復雜的概念以清晰易懂的方式呈現齣來。我特彆欣賞書中對不同算法的優劣勢進行的對比分析，這有助於我們在實際項目中選擇最適閤的算法。此外，書中提供的R代碼示例都經過精心設計，不僅能夠運行，而且具有很高的可讀性和可擴展性，可以直接應用於我的工作，大大節省瞭我的學習和開發時間。這本書無疑為我提供瞭一個寶貴的學習資源，我將把它作為我日常工作的參考手冊，不斷精進我的數據挖掘技能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名市場營銷領域的從業者，我深知數據在驅動決策中的重要性。近年來，數據挖掘技術在市場分析、客戶細分、精準營銷等方麵發揮著越來越大的作用。我一直想學習如何利用R語言來實現這些目標，而《R語言數據挖掘方法及應用》這本書正好滿足瞭我的需求。這本書的內容非常實用，它不僅僅停留在理論層麵，而是著重於實際操作和應用。書中提供瞭大量針對市場營銷場景的案例，例如如何利用R語言分析用戶購買行為，預測産品銷量，以及如何通過客戶畫像進行個性化推薦。這些案例的講解非常詳細，從數據準備到模型構建，再到結果解釋，都給齣瞭具體的R代碼和步驟。這讓我能夠直接將書中的方法應用於我的工作中，大大提高瞭我的工作效率。我特彆欣賞書中對關聯規則挖掘的應用，它能夠幫助我發現商品之間的隱藏關係，從而優化商品陳列和交叉銷售策略。此外，書中對文本挖掘的介紹也讓我受益匪淺，通過分析用戶評論和社交媒體數據，我可以更深入地瞭解消費者的需求和偏好。這本書就像一位經驗豐富的市場分析師，為我提供瞭寶貴的工具和方法。我將把它作為我日常工作的參考手冊，不斷探索數據驅動的營銷策略，為公司創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，書名“R語言數據挖掘方法及應用”直觀地傳達瞭其核心內容，讓我一眼就産生瞭興趣。我是一名正在數據分析領域尋求突破的初級研究者，對於如何將R語言這一強大的工具與數據挖掘技術相結閤，我一直感到有些迷茫。市麵上關於R語言的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼缺乏實際案例的支撐，很難真正幫助我理解和掌握數據挖掘的核心思想和操作流程。當我在書店偶然翻開這本書時，立刻被其清晰的章節結構和由淺入深的講解方式所吸引。從基礎的數據準備和探索性數據分析（EDA）開始，逐步深入到各種經典的機器學習算法，如決策樹、支持嚮量機、聚類分析、關聯規則等，並詳細闡述瞭如何在R中實現這些算法。更重要的是，書中穿插瞭大量的實際應用案例，涵蓋瞭金融風控、市場營銷、醫療健康等多個領域，這些案例不僅讓我看到瞭數據挖掘的巨大潛力，也為我提供瞭可復製的學習路徑。我特彆喜歡書中對每一種算法的解釋，它不僅僅是羅列公式，而是通過生動的比喻和直觀的圖示，幫助讀者理解算法的原理和適用場景。此外，書中對R語言代碼的注釋非常詳細，即使是對R語言不甚熟悉的用戶，也能通過閱讀代碼理解其邏輯，並加以修改和應用。我深信，通過學習這本書，我能夠逐步建立起紮實的R語言數據挖掘知識體係，為我未來的研究工作打下堅實的基礎。我非常期待能夠深入閱讀這本書，並在實踐中檢驗書中的方法和技術，希望能在這個過程中不斷成長，為解決實際問題貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛踏入數據科學領域的新手，對於“數據挖掘”這個詞既熟悉又陌生。聽聞R語言是數據科學領域的重要工具，我便四處尋找相關的學習資料。《R語言數據挖掘方法及應用》這本書，是我在眾多書籍中挑選齣來的。拿到這本書的那一刻，我就被其內容所吸引。它從最基礎的數據導入和清洗講起，循序漸進地引導我瞭解數據挖掘的整個流程。書中對於異常值檢測、缺失值處理、特徵工程等關鍵步驟的講解非常詳細，並提供瞭具體的R代碼實現。這讓我這個新手能夠親手操作，感受數據處理的魅力。在算法部分，書中詳細介紹瞭綫性迴歸、邏輯迴歸、K-means聚類、Apriori算法等經典方法，並用通俗易懂的語言解釋瞭它們的原理。讓我尤為欣喜的是，書中對每一種算法都提供瞭實際案例，並通過R語言代碼展示瞭如何應用這些算法來解決問題。例如，在講解市場籃子分析時，書中就通過一個零售數據案例，展示瞭如何使用Apriori算法找齣經常被一起購買的商品組閤。這種理論與實踐相結閤的學習方式，極大地激發瞭我的學習興趣，也讓我對數據挖掘有瞭更直觀的認識。這本書就像一位耐心的老師，一步一步地引導我，讓我不再因為概念的復雜而望而卻步。我相信，通過這本書的學習，我將能夠掌握R語言進行數據挖掘的基本技能，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對編程語言充滿熱情的數據科學愛好者，一直以來都在探索不同的工具和技術。《R語言數據挖掘方法及應用》這本書，在我眾多的編程書籍中脫穎而齣。我被這本書的深入性和全麵性所摺服。它不僅僅是簡單地羅列R語言的數據挖掘函數，而是係統地講解瞭數據挖掘的完整流程，從數據收集、數據清洗、特徵工程，到模型選擇、模型訓練、模型評估和部署。書中對各種數據挖掘算法的解釋，都力求深入淺齣，並配以直觀的圖示和精煉的代碼示例。我尤其喜歡書中對監督學習和無監督學習的區分和講解，讓我能夠清晰地理解不同類型算法的適用場景。在書中，我找到瞭對決策樹、隨機森林、梯度提升樹等集成學習方法的詳盡介紹，這些都是提升模型性能的關鍵技術。同時，書中也涵蓋瞭樸素貝葉斯、支持嚮量機等經典的分類和迴歸算法。更讓我驚喜的是，書中還涉及到瞭深度學習在數據挖掘中的應用，例如使用R語言的神經網絡包構建深度模型。這本書的作者顯然具備深厚的專業知識和豐富的教學經驗，他們能夠將復雜的技術以一種易於理解和掌握的方式呈現齣來。我將這本書視為一本寶貴的學習資源，它為我打開瞭R語言數據挖掘的新世界，我迫不及待地想要在我的項目中使用這些強大的工具。

評分☆☆☆☆☆

我對機器學習的興趣由來已久，並一直希望能夠係統地學習相關的算法和應用。《R語言數據挖掘方法及應用》這本書，成為瞭我深入瞭解R語言在機器學習領域應用的絕佳選擇。我被這本書的邏輯性和深度所吸引。它從基礎的統計學習理論齣發，逐步深入到各種主流的機器學習算法。書中對綫性模型、非綫性模型、集成學習、無監督學習等都有詳盡的介紹。我尤其贊賞書中對模型過擬閤和欠擬閤的深入分析，以及如何通過正則化、交叉驗證等技術來解決這些問題。這對於我構建魯棒的機器學習模型至關重要。此外，書中對深度學習在圖像識彆和自然語言處理中的應用也進行瞭介紹，這讓我看到瞭R語言在更廣泛的機器學習領域的潛力。書中提供的R代碼示例都非常精煉且具有代錶性，它們不僅能夠運行，而且能夠幫助我理解算法的實現細節。我非常喜歡書中對不同算法的比較分析，它幫助我理解在不同的問題場景下，應該選擇哪種算法。這本書就像一位經驗豐富的機器學習導師，它不僅傳授我知識，更教會我如何思考和解決問題。我將這本書作為我持續學習的動力，我期待通過不斷實踐，掌握R語言在機器學習領域的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在人工智能領域深耕多年的研究者，我一直關注著數據挖掘技術的發展及其在各行業的應用。R語言作為一種強大的統計計算和圖形化工具，在數據挖掘方麵擁有廣泛的應用。《R語言數據挖掘方法及應用》這本書，我從其標題就對其內容充滿瞭好奇。這本書的內容給我留下瞭深刻的印象。它不僅覆蓋瞭傳統的數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則等，還深入探討瞭時下熱門的機器學習和深度學習技術在數據挖掘中的應用。書中對這些算法的講解，不僅有理論上的闡述，更提供瞭詳實的R語言代碼實現，並且對代碼的每一部分都進行瞭細緻的注釋，這對於我這樣希望快速驗證新想法的研究者來說，極大地節省瞭寶貴的時間。我尤其贊賞書中關於模型選擇和評估的部分，它詳細介紹瞭各種交叉驗證技術、性能指標以及如何進行超參數調優，這對於構建高性能的數據挖掘模型至關重要。此外，書中還涉及瞭文本挖掘、時間序列分析等專題，這些都是當前數據分析領域不可或缺的重要組成部分。這本書的作者顯然擁有紮實的學術背景和豐富的實戰經驗，他們能夠將復雜的理論知識轉化為易於理解和實踐的內容。我從中獲益良多，特彆是對如何將R語言與最新的深度學習框架結閤，以及如何利用R進行大規模數據的並行處理，有瞭更深入的理解。這本書無疑是數據挖掘領域一本值得深入研讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

我是一位熱愛學習的在校大學生，對數據分析和數據挖掘充滿好奇。在老師的推薦下，我接觸到瞭《R語言數據挖掘方法及應用》這本書。拿到書後，我立刻被其豐富的內容和清晰的結構所吸引。這本書的講解方式非常適閤像我這樣的初學者。它從R語言的基礎知識開始，逐步引導我掌握數據處理、數據可視化等基本技能。然後，它開始介紹各種數據挖掘算法，如分類、迴歸、聚類等，並用生動的例子說明它們的原理和應用。我最喜歡的是書中提供的各種案例分析，例如如何利用R語言進行客戶流失預測、如何通過數據挖掘發現隱藏的消費模式等。這些案例讓我對數據挖掘的應用有瞭更直觀的認識，也讓我看到瞭學習R語言數據挖掘的價值。書中對R語言代碼的講解非常詳細，即使我之前沒有太多R語言的編程經驗，也能通過閱讀代碼和注釋來理解其邏輯。我還特彆喜歡書中關於數據可視化的部分，它教我如何使用R語言繪製各種美觀且富有信息量的數據圖錶，這對於我展示分析結果非常有幫助。這本書就像一個循循善誘的老師，讓我能夠輕鬆愉快地學習數據挖掘知識。我相信，通過這本書的學習，我將能夠掌握R語言進行數據挖掘的基本技能，為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。

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內容不錯，比較有幫助！

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適閤當教材，挺好的挺實用

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信賴京東，給快遞師傅點贊

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很好！！

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商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！商品不錯！

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中午下單，說好晚上送達就晚上送達，即使雨那麼大~衝這點必須為京東點贊~

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網上顯示404頁，書的末頁是392頁，不知道是否少瞭內容

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還不錯，性價比高，還不錯，還不錯。