R语言数据分析教程及案例 高清中文版

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随着大数据的概念变得越来越流行，对数据的探索、分析和预测成为大数据分析领域的基本技能之一。作为探索和分析数据的基本理论和工具，机器学习和数据挖掘成为时下的热门技术之一。R作为功能强大并且免费的数据分析工具，在数据分析领域获得了越来越多用户的青睐。本书介绍如何应用R来进行现实世界问题的机器学习，以及如何从数据中获取可以付诸行动的洞察力。 本书的作者Brett Lantz在机器学习领域具有十余年的实践经验。他在本书中介绍

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内容简介 本书重点介绍如何将R语言和深度学习模型或深度神经网络结合起来，解决实际的应用需求。全书共6章，分别介绍了深度这习基础知识、训练预测模型、如何防止过拟合、识别异常数据、训练深度预测模型以及调节和优化模型等内容。本书适合了解机器学习概念和R语言并想要使用R提供的包来探索深度学习应用的读者学习参考。 作者简介 机器学习、深度学习、人工智能等相关领域的读者，高校计算机专业的学生。机器学习、深度学习、人工智能

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编辑推荐 长期以来，量化分析师面临着诸多挑战，但相应的待遇也很好丰厚，行业里有名的公司和投资银行都在积极争夺相关人才。假如你想让自己掌握相关技能，并学会应用流行的R语言来解决量化金融世界中真实涌现的各式难题，那么本书就是为你量身定制的宝贵资源。 本书基于R语言进行讲解，循序渐进地教读者如何构建量化金融模型，如何通过R编程高效地解决金融难题，同时还将机器学习算法、时间序列分析、预测建模、风险分析等重要技术点

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本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容括趋势、平稳时间序列模型、平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。 本书的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为本书制作了大量新增或增强的-函数，可以从www卜proje

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内容介绍 本书由浅入深、全面系统地介绍了R语言的编程和统计知识，为读者了解现代数据科学的计算方法奠定了比较坚实的基础。 本书包括语言、编程、统计学和概率、统计检验和建模、绘图共5个部分，基本涵盖了国外大学一、二年级的统计学课程。在讲授知识的同时，本书注重学以致用，每章穿插了许多练习，方便读者动手操作；每章结尾提供了本章讲述的代码汇总，方便读者快速查阅。通过对本书循序渐进的学习，读者可以逐步构建自己的知识体

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编辑推荐 市面上的某些R入门手册过于复杂，让人误以认为学习R是一项艰巨的任务。《R语言初学指南》将从基础讲起，不要求读者具有计算机编程背景，不要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，就能够理解书中用到的数学知识。通过《R语言初学指南》，读者可以掌握一系列R技术，并可使用这些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。在学完每章之后，《R语言初学指南》通过一个或几个计算任务