CH01 簡介
CH02 資料的讀取與寫入
CH03 流程控制及自訂函數
CH04 繪圖功能
CH05 相關套件介紹
CH06 監督式學習
CH07 非監督式學習
CH08 演化式學習
CH09 混合式學習
CH10 關聯性規則
CH11 社群網路分析
CH12 圖形化資料分析工具
CH13 巨量資料分析(R+Hadoop)
附錄A 下載及安裝 R
附錄B 安裝 RStudio Desktop
附錄C 安裝 R+Hadoop 於虛擬機上
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有 8 項符合
應用 R 語言於資料分析:從機器學習、資料探勘到巨量資料的圖書 |
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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軟體
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、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章加入關聯性規則、社群網路分析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;最後第13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,進而進入巨量資料分析的殿堂,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。
本書特色
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。
附錄加入R、RStudio及Hadoop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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