9本R语言书,从入门到进阶都在这了

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本书是一本指导你如保掌握并灵活运用目前世界上流行的统计分析编程语言——R语言的图书。即使你这麼编程背景,可能性非要一定量的数学基础知识,也都前要通过本书中充沛的实际案例,高效地学习统计学和R语言。

译者:郝智恒  何通  邓一硕  刘旭华

本身可视化概率模型的法律土办法,利于设计和开发新模型,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域应用广泛。

本书提供了快速绘制高质量图形的1000多个精选的技巧,读者不前要了解R绘图系统的完整性细节便都前要掌握本身 技巧。书中的大多数法律土办法使用的是以强大、灵活制图而著称的ggplot2包。

译者:魏博

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书名:《R语言之书:编程与统计》

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译者:李毅

译者:顾星竹 刘见康

译者:肖楠 邓一硕 魏太云

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作者:【美】Dan Toomey(丹·图米)

译者:刘波 高敬雅

本书采用直观、循序渐进的法律土办法进行讲解,旨在帮助读者掌握如保使用R语言进行数据的导入、导出、操控、汇总、建模和绘制。本书还提供了设计代码的思路,以及如保使用当前的* 佳实践来构建强大的R包。

读者都前要从本书中学到本身 知识?

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市面上的本身R入门手册过于比较复杂,让他误以认为学习R是一项“艰巨的任务”。《R语言初学指南》将从基础讲起,何必 求读者具有计算机编程背景,何必 求读者预先掌握统计学和微积分,读者只需具备一定的高中代数知识,就并能理解书中用到的数学知识。

译者:高蓉

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真是 《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多,后后何必 不重视理论,作者恰当而到位地描述了理论方面的内容,既不晦涩,也非浅薄,后后向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》都前要作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。

书名:《R语言统计入门(第2版)》

厚度学习是机器学习的三个 多分支,其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍厚度学习软件包H2O,帮助读者理解厚度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要厚度学习包现在开始英文,接着转向建立神经网络、预测和厚度预测等模型,所有本身 模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后,你将学习预测算法。后后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及厚度预测模型等概念。最后,本书会介绍设计调参和优化模型的概念。

作者基于本身人的RCookbook网站的内容写成本书,有很好的实用性。

通过阅读本书,读者都前要掌握利于除理大每段真实的数据分析问題的R基础知识和实用编程技巧。你将掌握整个数据分析流程,学精创建高效、可复用且适合与他人共享的代码。

作者:【美】Joshua F. Wiley(威利)

书名:《R数据可视化手册》

通过《R语言初学指南》,读者都前要掌握一系列R技术,并可使用本身 技术来完成基础科学和应用数学课程上的大多数计算和绘图项目。

译者:刘丽君 李成华  卢青峰

真是 Python 在数据科学中老要打压 R 语言,后后什么都有迹象表明,R语言依然在数据科学和统计分析方面占有一席之地。最近的一份调查表明,几乎半数的数据科学家依然老要使用R语言。

本书通过9章内容,循序渐进地揭示了大数据的概念,介绍了如保使用R进行数据除理,如保创建Hadoop虚拟机,如保建立和部署SQL数据库,一块儿还介绍了MongoDB、HBase、Spark、Hive相关的内容,并介绍了R的潜在应用场景。

作者:[新西兰]蒂尔曼·M. 戴维斯(Tilman M. Davies)

本书从基础知识,如除理数据、编写简单任务管理器现在开始英文讲起,后后介据的统计概要、统计建模等。此外,你还将通过R语言的基本作图工具和贡献包(如ggplot2和ggvis)学习令人耳目一新的数据可视化,并使用rgl贡献包做出交互式3D图。

书名:《概率图模型:基于R语言》

作者:【英】安迪 尼古拉斯(Andy Nicholls), 理查德 皮尤(Richard Pugh), 艾梅 戈特(Aimee Gott)

近期异步社区最新上架了两本R语言,小编带另一个人 了解一下R语言书,从入门到进阶,还会 这了。

大数据现在有多热门?在另一个人 和同事里私下问一圈,发现10个同事中还会 7个,正打算可能性可能性现在开始英文学精数据分析。

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本书适合中级数据分析师、数据工程师、统计学家、研究人员和数据科学家阅读,前要读者具备数据分析、数据管理和大数据算法的基本知识。

《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的法律土办法向初学者介绍了R语言的全貌,内容含高基本的R编程法律土办法、基本数据除理和本身高级数据操作的技巧,利于读者理解R向量化编程的特点。此外,作者在《R语言统计入门(第2版)》中还完整性描述了含高回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计法律土办法的原理。

本书涉及数据科学家感兴趣的核心话题,教会读者从各种各样的数据源中提取数据,并运用现有的公开可用的R函数和R功能包来除理本身 数据。在什么都有情况汇报下,除理结果并能以图形的法律土办法显示,并获得更直观的理解。读者从中能学到行业内老要使用的主流数据分析技术。

译者:姜佑

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书名:《R大数据分析实用指南》

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书名:《厚度学习精要(基于R语言)》

书名:《R语言初学指南》

概率图是本身 ?

作者:【美】Winston Chang

书名:《R语言入门经典》

作者:[英]西蒙·沃克威克(Simon Walkowiak)

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作者:【法】David Bellot(大卫·贝洛特)

作者:【美】Brian Dennis(布莱恩·丹尼斯)

作者:【丹麦】Peter Dalgaard

书名:《数据科学:R语言实战》