- R语言统计分析与机器学习(微课视频版)
- - 作者：薛震//孙玉林|责编:秦甲
  - 出版社：中国水利水电
  - ISBN：9787517079552
  - 出版日期：2020/02/01
  - 页数：430
- 售价：35.92

内容大纲
    R语言是全球热门的统计语言之一，也是一款优秀的数据分析和数据可视化软件，它最大的一个优点就是自由、开源。随着R语言的不断发展，它在机器学习和深度学习等领域受到了众多学者和企业的应用，并且提供了很多丰富的R语言包。
    《R语言统计分析与机器学习(微课视频版)》理论介绍言简意赅，分析过程可视化，注重实战操作，是R语言统计分析与机器学习的一本入门教材。本书涵盖了R语言的使用，基于R语言的数据预处理、可视化及统计分析，基于R语言实现的机器学习、深度学习等内容。
    《R语言统计分析与机器学习(微课视频版)》可作为高等院校统计学、计算机科学、数据分析、数据挖掘、人工智能等方向的本科生或研究生教材，也可供对数据分析和机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
作者介绍
薛震，博士，中北大学优秀青年主讲教师，山西省高校数学类专业教学指导委员会秘书长，全国数学微课竞赛山西赛区秘书长。现主要从事数据统计分析、机器学习和计算机视觉等方面的研究。主持和参与多项省、校级教改项目，获省级教学成果奖2项。曾荣获全国“公益云图数据可视化创新大赛”优秀导师奖。近年来指导大学生数学建模竞赛，获国内、国际一、二等奖10余项。
目录
第1篇  R语言基础
  第1章  R语言入门
    1.1  R与RStudio
      1.1.1  什么是R语言
      1.1.2  使用RStudio界面
    1.2  R的数据结构
      1.2.1  向量
      1.2.2  矩阵
      1.2.3  高维数组
      1.2.4  数据框
      1.2.5  列表
    1.3  控制和函数
      1.3.1  条件语句
      1.3.2  循环语句
      1.3.3  函数
    1.4  R中的常用包
    1.5  本章小结
      习题1
  第2章  数据管理和探索
    2.1  数据获取
      2.1.1  从文件中获取数据
      2.1.2  网络爬虫
    2.2  缺失值处理
      2.2.1  缺失值的判别
      2.2.2  缺失值的简单处理
      2.2.3  处理缺失值的复杂方法
    2.3  数据操作
      2.3.1  长宽型数据转换
      2.3.2  数据分类汇总
      2.3.3  数据属性转换
      2.3.4  数据切分
    2.4  数据描述
      2.4.1  数据的集中位置
      2.4.2  数据的离散程度
      2.4.3  数据的偏度和峰度
    2.5  数据相似性度量
      2.5.1  变量的相关系数
      2.5.2  样本间的距离
    2.6  本章小结
    习题2
  第3章  数据可视化
    3.1  R基础的数据可视化
    3.2  ggplot2系列包的可视化
      3.2.1  ggPlot2的基础绘图
      3.2.2  基于ggplot2的拓展包
    3.3  其他数据可视化包
      3.3.1  树图可视化
      3.3.2  地图可视化
      3.3.3  社交网络可视化
      3.3.4  韦恩图

    3.4  R可视化3D图像
    3.5  本章小结
    习题3
第2篇  统计分析
  第4章  数理统计基础
    4.1  随机数模拟
      4.1.1  一元随机数
      4.1.2  多元随机数
  ……
第3篇  机器学习
参考文献

内容大纲

作者介绍

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