R數據挖掘入門 R語言數據挖掘入門教程書籍 R語言算法 邏輯迴歸決策樹分析SVM MBR pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• R語言
• 數據挖掘
• 機器學習
• R數據挖掘
• 邏輯迴歸
• 決策樹
• SVM
• MBR
• 算法
• 入門教程

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115478788

商品編碼：26385623363

R數據挖掘入門

齣版信息

書 名R數據挖掘入門

係列書名圖靈程序設計叢書

執行編輯關於本書的內容有任何問題，請聯係 劉香娣

書 號978-7-115-47878-8

定 價45.00 元

頁 數208

印刷方式單色

開 本大32開

齣版狀態正在排版45.00

本書特色

1. 利用真實的數據，通過實際的操作，幫助讀者理解數據挖掘；
2. 詳細介紹瞭10大常用的數據挖掘方法；
2. R腳本可免費下載；
3. 結閤大量實際的例子和插圖解說，適閤入門。本書是數據挖掘的入門書。書中結閤大量使用瞭R的算法例題，詳細介紹瞭數據挖掘的理論和分析方法。全書分為3部分：第1部分為“使用R進行數據挖掘的準備”，簡單介紹瞭使用R進行數據挖掘的流程和數據挖掘的概要；第2部分為“數據挖掘的方法”，介紹瞭數據挖掘的10種常用方法，包括迴歸分析、邏輯迴歸分析、決策樹分析、SVM、MBR、聚類分析、SOM、主成分分析、對應分析、關聯規則分析，並在此基礎上使用R實際進行數據分析；第3部分為“數據挖掘實戰”，結閤實際的數據挖掘事例介紹瞭如何使用這些方法。本書希望通過真實的數據和實際的操作，幫助讀者理解數據挖掘。

探索數據深層價值：一本引領您步入 R 語言數據挖掘殿堂的實踐指南 在這個數據爆炸的時代，從海量信息中提煉齣有價值的洞察，已經成為各行各業成功的關鍵。數據挖掘，作為一門結閤統計學、機器學習和計算機科學的交叉學科，為我們提供瞭理解數據、發現模式、預測趨勢的強大武器。而 R 語言，憑藉其強大的統計分析能力、豐富的開源包生態以及活躍的社區支持，更是成為瞭數據挖掘領域不可或缺的利器。 本書並非僅僅羅列枯燥的理論，而是緻力於為所有渴望掌握 R 語言數據挖掘核心技能的讀者，提供一條清晰、實用且充滿樂趣的學習路徑。我們深知，理論的構建需要紮實的實踐來支撐，而 R 語言的強大之處，恰恰體現在其靈活的編程實現和直觀的可視化能力。因此，本書將以“案例驅動”和“代碼實踐”為核心，引導您逐步深入數據挖掘的各個關鍵環節。 為什麼選擇 R 語言進行數據挖掘？ 或許您對數據挖掘已經有所瞭解，但對其實現工具的選擇感到睏惑。Python 固然強大，但 R 語言在統計建模、可視化以及生物統計、金融計量等領域的深厚積澱，使其在許多數據挖掘場景下擁有獨特的優勢。本書將帶您領略 R 語言在數據處理、模型構建、結果評估和報告呈現方麵的便捷與高效。您將學會如何利用 R 強大的數據結構（如嚮量、矩陣、數據框）和函數式編程的特性，優雅地處理復雜數據；如何通過 R 豐富的可視化庫（如 `ggplot2`）將抽象的數據轉化為生動的圖錶，從而更直觀地理解數據規律和模型錶現。 本書將帶您掌握什麼？ 本書內容緊密圍繞 R 語言在實際數據挖掘項目中的應用展開，重點講解核心算法的原理、 R 語言的實現以及結果的解讀。我們將從基礎的數據預處理入手，逐步過渡到模型構建和評估，最終讓您能夠獨立完成一個初步的數據挖掘項目。 第一篇：數據挖掘的基石——R 語言與數據預處理 在正式進入數據挖掘算法之前，打下堅實的基礎至關重要。本篇將引導您： R 語言基礎與開發環境搭建： 無論您是 R 語言新手還是有一定基礎，我們都會提供清晰的 R 語言基礎語法迴顧，並指導您搭建高效的 R 開發環境，包括 R 軟件的安裝、RStudio IDE 的使用，以及常用 R 包的管理。 數據導入與管理： 掌握從不同來源（CSV、Excel、數據庫等）導入數據到 R 的方法，並學會使用 `dplyr`、`tidyr` 等強大的數據處理包，進行數據的篩選、排序、分組、閤並、重塑等操作，為後續的分析做好準備。 數據清洗與轉換： 現實世界的數據往往充滿瞭缺失值、異常值和不一緻性。您將學習如何識彆和處理缺失數據（刪除、填充），如何檢測和處理異常值（箱綫圖、IQR法則），如何進行數據類型的轉換、特徵編碼（因子化、獨熱編碼），以及如何對數據進行歸一化和標準化，以滿足不同算法的要求。 探索性數據分析 (EDA)： 數據可視化是理解數據的重要手段。您將學習如何使用 R 進行描述性統計分析，計算均值、中位數、方差等指標；如何繪製各種圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖、密度圖、熱力圖等），發現數據中的潛在模式、關聯性和分布特徵，為後續模型選擇提供依據。 第二篇：核心數據挖掘算法的 R 語言實踐 本篇是本書的核心內容，我們將深入講解幾種在數據挖掘領域具有廣泛應用價值的經典算法，並結閤 R 語言進行詳細的實現與講解。 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 原理透視： 深入理解邏輯迴歸模型的核心思想，它如何將連續的預測變量轉化為二分類的概率輸齣，以及 sigmoid 函數的作用。我們將從概率的角度解讀模型，而非僅僅將其視為一個黑箱。 R 語言實現： 學習使用 R 內置的 `glm()` 函數構建邏輯迴歸模型，理解模型的擬閤過程、係數的解讀（Odd Ratio）、以及預測概率的獲取。 模型評估： 掌握評估邏輯迴歸模型性能的關鍵指標，如準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1-Score、AUC (Area Under the ROC Curve) 等，並學習如何在 R 中計算和繪製 ROC 麯綫。 應用場景： 探討邏輯迴歸在客戶流失預測、欺詐檢測、疾病診斷等二分類問題中的典型應用。 決策樹 (Decision Tree)： 原理透視： 理解決策樹的構建原理，包括如何選擇最優分裂特徵、信息增益、基尼不純度等概念。我們將解析決策樹是如何將復雜的問題空間逐步劃分成易於理解的子集。 R 語言實現： 學習使用 `rpart` 或 `tree` 等 R 包構建決策樹模型。我們將演示如何設置樹的生長參數，如何可視化決策樹，以及如何解讀樹的結構。 模型評估與剪枝： 探討過擬閤問題，學習如何使用交叉驗證評估決策樹的性能，以及如何進行剪枝以提高模型的泛化能力。 應用場景： 演示決策樹在客戶細分、風險評估、醫療診斷等領域的應用，及其易於解釋的特性。 支持嚮量機 (Support Vector Machine, SVM)： 原理透視： 深入理解 SVM 的核心思想，包括最大間隔分類器、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核 RBF）的作用，以及如何將數據映射到高維空間以實現綫性可分。 R 語言實現： 學習使用 `e1071` 等 R 包實現 SVM 模型。我們將演示如何選擇閤適的核函數和參數，如何進行模型訓練和預測。 模型評估： 評估 SVM 模型性能的方法，並理解其在處理高維數據和非綫性可分問題時的優勢。 應用場景： 探討 SVM 在圖像識彆、文本分類、生物信息學等領域中的強大應用。 MDR (Model-Based Reasoning) 簡介與應用 (請注意，"MBR" 在此處可能指代一種特定的模型構建或推理方法，而非一個獨立的、廣為人知的經典算法。如果 "MBR" 指的是其他特定算法，請在後續內容中明確說明。在此，我們假設其為一種基於模型的推理方法，並將其納入探討範圍，側重於其在 R 語言中的實現思路。) 模型驅動的推理概念： 探討模型在數據分析中的作用，如何構建反映現實世界規律的模型，並基於模型進行推理和決策。這可能涉及貝葉斯網絡、因果模型或其他形式的模型。 R 語言在模型構建中的應用： 演示 R 語言如何支持構建各種類型的統計模型，例如使用 `bnlearn` 包構建貝葉斯網絡，或使用其他統計建模包進行參數估計和模型驗證。 推理與預測： 學習如何利用已構建的模型進行推理，例如計算後驗概率、進行條件推理，或基於模型進行預測。 應用場景： 探討模型驅動的推理在復雜係統分析、專傢係統構建、風險評估中的潛力。 第三篇：模型評估、優化與項目實踐 掌握算法是第一步，如何科學地評估和優化模型，以及將所學知識應用於實際項目，纔是最終的目標。 模型評估與選擇： 深入講解交叉驗證 (Cross-validation) 的各種形式（K 摺交叉驗證、留一法），理解其在避免過擬閤、提高模型泛化能力中的重要性。學習如何進行模型性能的比較和選擇。 超參數調優： 探討網格搜索 (Grid Search)、隨機搜索 (Random Search) 等超參數優化技術，學習如何使用 R 包（如 `caret`）有效地調整模型參數，以獲得最佳性能。 數據挖掘項目流程： 梳理一個完整的數據挖掘項目流程，包括問題定義、數據收集、數據預處理、特徵工程、模型選擇與構建、模型評估與優化、結果解釋與部署。 案例研究與實戰： 通過一個或多個完整的案例研究，將本書所學算法和技術串聯起來。從實際數據集齣發，帶領讀者一步步完成從數據探索到模型構建、評估的整個過程，並在 R 中實現所有步驟。 誰適閤閱讀本書？ 本書的目標讀者非常廣泛： 統計學、數學、計算機科學等相關專業的學生： 為您提供將理論知識轉化為實踐技能的絕佳平颱。 希望掌握數據挖掘技能的在職數據分析師、數據科學傢： 幫助您快速上手 R 語言，並深入理解常用算法的原理與應用。 對數據分析和機器學習感興趣的各領域從業人員： 無論您來自金融、營銷、醫療、電商還是科研領域，本書都能為您打開數據價值挖掘的新視野。 想要利用 R 語言進行研究和開發的科研人員： 提供強大且易於使用的工具，加速您的研究進程。 本書的獨特之處 理論與實踐的完美結閤： 我們不僅僅講解算法是什麼，更側重於講解如何用 R 語言實現它，以及如何解讀 R 輸齣的結果。 清晰的代碼示例： 所有代碼都經過精心設計和測試，確保可以直接運行，並附有詳細的注釋，方便您理解每一行代碼的含義。 注重實際應用： 案例研究和實戰部分，將讓您感受到數據挖掘在解決實際問題中的強大力量。 循序漸進的學習麯綫： 從基礎概念到高級算法，內容編排循序漸進，即使是 R 語言新手也能輕鬆入門。 對“MBR”的探索性解讀： 考慮到“MBR”可能是一個相對不那麼通用的術語，本書將其置於“模型驅動的推理”大框架下進行探討，並提供 R 語言實現思路，以期為讀者提供更廣闊的思考空間。 立即開始您的 R 數據挖掘之旅！ 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一份邀請，邀請您踏上一段激動人心的探索之旅。在這個旅程中，您將學會如何從枯燥的數據中發現故事，如何預測未來的趨勢，如何做齣更明智的決策。通過 R 語言的強大力量，您將能夠更有效地駕馭數據，為您的工作和研究帶來切實的價值。 翻開本書，讓我們一起用 R 語言，揭開數據背後隱藏的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書的時候，我並沒有抱太大的期望，想著市麵上的入門書籍大多是大同小異，無非就是照搬照抄，或者講得過於理論化，讓人望而卻步。然而，這本書卻給瞭我一個巨大的驚喜。它的語言風格非常樸實，但字裏行間卻透露齣作者深厚的功底和豐富的實踐經驗。在講解每一個算法時，作者都力求做到通俗易懂，而且會結閤實際的案例進行說明，這讓我這個數據挖掘領域的初學者，能夠迅速理解抽象的理論概念。我印象最深刻的是，書中對邏輯迴歸的講解，作者並沒有上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是先用一個非常生動的例子，比如預測用戶購買概率，來引導讀者思考，然後逐步引齣邏輯迴歸的模型和參數。這種“由果溯因”的學習方式，讓我更容易理解算法的本質。而且，書中提供的R語言代碼，不僅簡潔高效，而且注釋非常詳細，這對於我這樣需要邊學邊練的讀者來說，簡直是福音。我嘗試著用書中的代碼去處理我工作中的一些數據，發現效果相當不錯，並且能夠幫助我發現一些之前未曾注意到的數據規律。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計非常樸實，甚至可以說有點簡陋，黑白印刷，封麵也隻是簡單的文字堆砌，完全沒有如今市麵上那些花哨的插畫或炫酷的排版。初拿到手時，我內心是有些打鼓的，生怕內容也像外觀一樣粗糙。但翻開第一頁，隨著文字的展開，我逐漸被吸引住瞭。作者的語言風格非常直接，沒有過多的文學修飾，就像一位經驗豐富的老前輩在娓娓道來，將枯燥的代碼和復雜的理論用最容易理解的方式呈現齣來。我尤其喜歡他在講解每個算法時，都會先從直觀的原理入手，再逐步深入到數學公式和R語言的實現。這種循序漸進的學習方式，讓我這個初學者感到非常安心，仿佛每一步都走得很穩。而且，書中提供的案例數據也足夠接地氣，不是那種虛無縹緲的示例，而是實際應用場景中的數據，這大大增強瞭我的學習動力。我花瞭整整一個周末的時間，跟著書中的步驟一步步敲打代碼，雖然過程中遇到瞭一些小bug，但通過書中提供的調試思路，我都能一一解決。總體來說，這是一本值得靜下心來研讀的書籍，雖然外觀不討喜，但內容絕對是貨真價實的乾貨。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我挑選這本書的初衷，更多是因為它名字中“入門”二字，以及“R語言”這個關鍵詞。我是一名剛剛接觸數據分析領域的職場新人，對於各種高深的統計模型和算法，感到既好奇又畏懼。市麵上相關的書籍不少，但很多要麼是過於理論化，要麼就是代碼堆砌，很難找到一本能夠真正指導我上手實踐的。這本書在這一點上做得相當齣色。它的排版清晰，章節劃分閤理，從基礎的概念引入，到具體的算法講解，再到實際案例的應用，都顯得循序漸進。我特彆欣賞作者在介紹每個算法時，都會花費大量篇幅去解釋其背後的思想和適用場景，而不是簡單地羅列公式和代碼。例如，在講解決策樹時，作者不僅僅是告訴我們如何用R語言構建一棵樹，更是深入剖析瞭剪枝、過擬閤等關鍵問題，並給齣瞭相應的解決方案。書中的代碼示例也經過瞭精心設計，簡潔高效，並且都附帶瞭詳細的注釋，這對於我這樣需要邊學邊練的讀者來說，簡直是雪中送炭。我嘗試著用書中提供的方法去分析自己工作中的一些小問題，驚喜地發現，這些方法不僅可行，而且能提供比我以往更深入的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，當我第一次看到這本書的目錄時，心裏是有些犯嘀咕的。R語言、數據挖掘、邏輯迴歸、決策樹、SVM、MBR…… 這些詞匯組閤在一起，感覺像是一場艱澀的學術盛宴，我這種非科班齣身、對統計和算法知之甚少的“小白”能否駕馭得瞭，心裏著實沒底。然而，當我真正開始閱讀，尤其是在看到書中對每個概念的解釋時，我的疑慮逐漸煙消雲散。作者似乎有著一種神奇的能力，能夠將那些聽起來高大上的理論，分解成一個個容易理解的小模塊。例如，在講解邏輯迴歸時，他沒有一開始就拋齣復雜的概率公式，而是先用一個生動的例子，比如判斷一封郵件是否為垃圾郵件，然後一步步引導我們思考，為什麼需要一個“概率模型”，以及邏輯迴歸是如何工作的。這種“先理解，後公式”的教學方法，對於我來說簡直是福音。更讓我驚喜的是，書中提供的R代碼，不僅簡潔明瞭，而且注釋也相當詳盡，讓我能夠清晰地追蹤每一行代碼的邏輯。我嘗試著復現書中的例子，並且還在此基礎上進行瞭一些小小的改動，結果發現，這些模型真的能夠在我自己的數據上産生有意義的結果，這種成就感是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的質量，讓我有些意想不到。我一直以為，關於R語言數據挖掘的入門書籍，大概率是那種“圖文並茂”但“乾貨不足”的産品，充其量就是把官方文檔裏的內容再包裝一下。但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者在講解每一個算法時，都顯得遊刃有餘，既能深入淺齣地闡述其核心原理，又能熟練地運用R語言實現，並且非常接地氣地告訴我們，在實際應用中需要注意哪些細節。我特彆喜歡它在介紹SVM時，沒有上來就講核函數有多麼復雜，而是先用一個簡單的二維綫性可分的問題，一步步引導我們理解“最大間隔”的思想，直到最後纔引齣高維空間的映射。這種由淺入深的講解方式，讓我這個之前對SVM感到頭疼的讀者，也茅塞頓開。而且，書中提供的代碼，我試著在自己的電腦上運行，幾乎沒有遇到任何問題，這說明作者的代碼質量非常高，可復用性很強。我甚至嘗試將書中介紹的算法應用到我工作中遇到的一個實際問題上，結果發現效果齣奇地好，比我之前摸索瞭很久的方法要強大得多。