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數(shù)據(jù)挖掘與R語(yǔ)言是專門(mén)為計(jì)算機(jī)行業(yè)提供學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘類型書(shū)籍，在這里讀者可以通過(guò)全書(shū)學(xué)習(xí)r語(yǔ)言的數(shù)據(jù)挖掘，不需要太多的基礎(chǔ)知識(shí)，簡(jiǎn)單通俗易懂，還可以通過(guò)本書(shū)解決更多編程問(wèn)題，歡迎有需要的用戶來(lái)IT貓撲下載！

內(nèi)容簡(jiǎn)介

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—— Bernhard Pfahringer, 新西蘭懷卡托大學(xué)

本書(shū)利用大量給出必要步驟、代碼和數(shù)據(jù)的具體案例，詳細(xì)描述了數(shù)據(jù)挖掘的主要過(guò)程和技術(shù)，廣泛涵蓋數(shù)據(jù)大小、數(shù)據(jù)類型、分析目標(biāo)、分析工具等方面的各種具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)挖掘與r語(yǔ)言下載

本書(shū)特色

不要求讀者具有R、數(shù)據(jù)挖掘或統(tǒng)計(jì)技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)。

包含R和MySQL基礎(chǔ)知識(shí)的簡(jiǎn)介。

提供了對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特性、缺點(diǎn)和分析目標(biāo)的基本理解。

通過(guò)仔細(xì)選擇的案例涵蓋了主要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

給出的代碼和方法可以方便地復(fù)制或者改編后應(yīng)用于自己的問(wèn)題。

作者簡(jiǎn)介

Luís Torgo

葡萄牙波爾圖大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授，現(xiàn)在在LIAAD實(shí)驗(yàn)室從事研究工作。他是APPIA會(huì)員，同時(shí)還是OBEGEF的創(chuàng)辦會(huì)員。

數(shù)據(jù)挖掘與R語(yǔ)言pdf目錄

出版者的話

推薦序

中文版序

譯者序

前言

致謝

第1章簡(jiǎn)介

1.1如何閱讀本書(shū)

1.2R簡(jiǎn)介

1.2.1R起步

1.2.2R對(duì)象

1.2.3向量

1.2.4向量化

1.2.5因子

1.2.6生成序列

1.2.7數(shù)據(jù)子集

1.2.8矩陣和數(shù)組

1.2.9列表

1.2.10數(shù)據(jù)框

1.2.11構(gòu)建新函數(shù)

1.2.12對(duì)象、類和方法

1.2.13管理R會(huì)話

1.3MySQL簡(jiǎn)介

第2章預(yù)測(cè)海藻數(shù)量

2.1問(wèn)題描述與目標(biāo)

2.2數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.3數(shù)據(jù)加載到R

2.4數(shù)據(jù)可視化和摘要

2.5數(shù)據(jù)缺失

2.5.1將缺失部分剔除

2.5.2用最高頻率值來(lái)填補(bǔ)缺失值

2.5.3通過(guò)變量的相關(guān)關(guān)系來(lái)填補(bǔ)缺失值

2.5.4通過(guò)探索案例之間的相似性來(lái)填補(bǔ)缺失值

2.6獲取預(yù)測(cè)模型

2.6.1多元線性回歸

2.6.2回歸樹(shù)

2.7模型的評(píng)價(jià)和選擇

2.8預(yù)測(cè)7類海藻的頻率

2.9小結(jié)

第3章預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)收益

3.1問(wèn)題描述與目標(biāo)

3.2可用的數(shù)據(jù)

3.2.1在R中處理與時(shí)間有關(guān)的數(shù)據(jù)

3.2.2從CSV文件讀取數(shù)據(jù)

3.2.3從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)

3.2.4從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)

3.3定義預(yù)測(cè)任務(wù)

3.3.1預(yù)測(cè)什么

3.3.2預(yù)測(cè)變量是什么

3.3.3預(yù)測(cè)任務(wù)

3.3.4模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)則

3.4預(yù)測(cè)模型

3.4.1如何應(yīng)用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)來(lái)建模

3.4.2建模工具

3.5從預(yù)測(cè)到實(shí)踐

3.5.1如何應(yīng)用預(yù)測(cè)模型

3.5.2與交易相關(guān)的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則

3.5.3模型集成：仿真交易

3.6模型評(píng)價(jià)和選擇

3.6.1蒙特卡羅估計(jì)

3.6.2實(shí)驗(yàn)比較

3.6.3結(jié)果分析

3.7交易系統(tǒng)

3.7.1評(píng)估最終測(cè)試數(shù)據(jù)

3.7.2在線交易系統(tǒng)

3.8小結(jié)

第4章偵測(cè)欺詐交易

4.1問(wèn)題描述與目標(biāo)

4.2可用的數(shù)據(jù)

4.2.1加載數(shù)據(jù)至R

4.2.2探索數(shù)據(jù)集

4.2.3數(shù)據(jù)問(wèn)題

4.3定義數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)

4.3.1問(wèn)題的不同解決方法

4.3.2評(píng)價(jià)準(zhǔn)則

4.3.3實(shí)驗(yàn)方法

4.4計(jì)算離群值的排序

4.4.1無(wú)監(jiān)督方法

4.4.2有監(jiān)督方法

4.4.3半監(jiān)督方法

4.5小結(jié)

第5章微陣列樣本分類

5.1問(wèn)題描述與目標(biāo)

5.1.1微陣列實(shí)驗(yàn)背景簡(jiǎn)介

5.1.2數(shù)據(jù)集ALL

5.2可用的數(shù)據(jù)

5.3基因（特征）選擇

5.3.1基于分布特征的簡(jiǎn)單過(guò)濾方法

5.3.2ANOVA過(guò)濾

5.3.3用隨機(jī)森林進(jìn)行過(guò)濾

5.3.4用特征聚類的組合進(jìn)行過(guò)濾

5.4遺傳學(xué)異常的預(yù)測(cè)

5.4.1定義預(yù)測(cè)任務(wù)

5.4.2模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

5.4.3實(shí)驗(yàn)過(guò)程

5.4.4建模技術(shù)

5.4.5模型比較

5.5小結(jié)

參考文獻(xiàn)

主題索引

數(shù)據(jù)挖掘術(shù)語(yǔ)索引

R函數(shù)索引

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