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內容簡介: |
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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關於作者: |
李仁鐘
現職:福州外語外貿學院-理工學院教授副院長
經歷:華梵大學資訊管理學系教授。
研究專長:智慧型計算及其應用、資訊安全、軟體工程、機器學習等等。
李秋緣
現職:福州外語外貿學院-理工學院教授
研究專長:智慧型計算及其應用、資料挖掘、人工智能、機器學習等等。
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目錄:
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第1章:簡介
1.1開始使用R軟體
1.2R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
2.3RData格式資料之寫入與讀取
2.4讀取SQLSrver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
7.2K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
10.2Apriori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
13.1Hadoop簡介
13.2R+Hadoop
第14章:SparkR巨量資料分析
14.1Dplyr資料處理套件
14.2SparkR資料處理
14.3SparkR與SQLServer
14.4SparkR與Cassandra
14.5SparkStandalone模式
14.6SparkR資料分析
第15章:SparkR應用
15.1SparkR應用於氣溫預測
15.2SparkR應用於先分群後分類
附錄A下載及安裝R
附錄B安裝RStudioDesktop
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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