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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[第三版]

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[第三版]

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9789864343669
李仁鐘,李秋緣
博碩
2019年1月31日
183.00  元
HK$ 155.55  






ISBN:9789864343669
  • 規格:平裝 / 384頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 三版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 資料庫/大數據 > 資料處理/大數據

















    巨量資料時代來臨,

    你需要最新、最實用、功能最強的資料分析工具─R語言



      R是一套自由免費的軟體,具有入門容易、使用簡單之特色,目前多應用於機器學習、資料探勘、文字探勘、統計分析及巨量資料分析等領域。



      本書第1至5章先介紹R的基本操作及應用,包括認識R語言特性、資料讀取及寫入方式,接著介紹R的繪圖功能及相關套件之運用;第6至9章介紹各類學習演算法,如:決策樹、K平均算法、基因演算法等,每一章節都加入範例供讀者即時練習;第10至12章介紹關聯性規則、社群網路分析、文字探勘及圖形化資料分析工具等內容,將R軟體在資料分析上的使用作更完整的補充,對於沒有程式設計經驗的讀者來說,本書是入門的最佳選擇;第13章及14章加入巨量資料分析介紹,讀者可先了解Hadoop基本原理並充分結合R與Hadoop之功能;讀者亦可了解Spark基本原理並充分學習SparkR之功能,進而導引讀者進入巨量資料分析的殿堂;第15章加入SparkR應用,讀者可瞭解如何應用SparkR。



    本書特色



      1. 各章節皆附範例實作,幫助初學者從做中學,增加練習機會,同時培養自行撰寫程式之能力。



      2. 附錄加入R、RStudio、Hadoop及Spark軟體的下載及安裝步驟,指令清楚、操作容易,讓讀者輕鬆完成安裝。

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    第 1 章:簡介

    1.1 開始使用 R 軟體

    1.2 R 物件

    1.2.1 向量

    1.2.2 陣列

    1.2.3 矩陣

    1.2.4 資料框架

    1.2.5 因子

    1.2.6 列表

    1.2.7 物件轉換



    第 2 章:資料的讀取與寫入

    2.1 資料讀取

    2.2 資料寫入與資料集

    2.3 RData 格式資料之寫入與讀取

    2.4 讀取 SQL Srver 資料庫資料

    2.5 讀取 Excel 資料



    第 3 章:流程控制及自訂函數

    3.1 條件執行

    3.2 迴圈控制

    3.3 自訂函數



    第 4 章:繪圖功能及基本統計

    4.1 高階繪圖

    4.2 低階繪圖

    4.3 互動式繪圖

    4.4 圖形參數

    4.5 基本統計



    第 5 章:相關套件介紹

    5.1 機器學習

    5.2 資料探勘

    5.3 社群網路分析及文字探勘

    5.4 巨量資料分析

    5.5 套件介紹



    第 6 章:監督式學習

    6.1 決策樹

    6.2 支持向量機器

    6.3 人工神經網路

    6.4 組合方法

    6.4.1 隨機森林

    6.4.2 推進法



    第 7 章:非監督式學習

    7.1 階層式分群法

    7.2 K 平均算法

    7.3 模糊 C 平均算法

    7.4 分群指標



    第 8 章:演化式學習

    8.1 基因演算法

    8.2 人工蜂群演算法



    第 9 章:混合式學習

    9.1 使用 C50 及 ABCoptim 套件範例

    9.2 使用基因演算法來調整人工神經網路參數範例



    第 10 章:關聯性規則

    10.1 關聯性規則簡介

    10.2 Apriori 演算法



    第 11 章:社群網路分析及文字探勘

    11.1 社群網路分析

    11.2 文字探勘



    第 12 章:圖形化資料分析工具

    12.1 匯入資料

    12.1.1 處理資料集

    12.1.2 設定變數

    12.2 探索及檢定資料

    12.3 轉換資料

    12.4 建立、評估及匯出模型



    第 13 章:R+Hadoop 巨量資料分析

    13.1 Hadoop 簡介

    13.2 R+Hadoop



    第 14 章:SparkR 巨量資料分析

    14.1 Dplyr 資料處理套件

    14.2 SparkR 資料處理

    14.3 SparkR 與 SQL Server

    14.4 SparkR 與 Cassandra

    14.5 Spark Standalone 模式

    14.6 SparkR 資料分析



    第 15 章:SparkR 應用

    15.1 SparkR 應用於氣溫預測

    15.2 SparkR 應用於先分群後分類



    附錄A 下載及安裝 R

    附錄B 安裝 RStudio Desktop

    附錄C 安裝 ODBC

    附錄D 指令及用法

    附錄E 安裝 R+Hadoop 於虛擬機上

    附錄F 安裝 SparkR 於虛擬機上

    參考文獻

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    其 他 著 作