R语言:实用数据分析和可视化技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:[美]贾里德 P. 兰德（Jared P. Lander）

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2015-6

价格:79

装帧:

isbn号码:9787111499619

丛书系列:

图书标签:

R
数据分析
数据
计算机技术
编程
计算机
统计学
统计
R语言
数据分析
数据可视化
统计分析
数据挖掘
机器学习
实用指南
编程入门
商业分析
数据科学

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作。

本书是资深数据专家数十年教学与实践经验的结晶，以简单直接的方式详细讲解R语言的所有基础知识，以及常见统计方法和模型在R中的操作规范，通过大量实例，帮助读者快速理解并掌握R的核心功能，有效解决实际工作问题。

本书共24章，第1~3章介绍R语言的获取与安装、R环境的设置以及R包的基础知识；第4~5章介绍R语言基础知识和高级数据结构，涉及数学运算、向量、调用函数以及数据框、列表、矩阵和数组等；第6章介绍如何导入数据；第7章详细介绍统计图形的绘制，包括基本绘图和ggplot2；第8~10章介绍R函数编写，包括对结构、参数和返回规则的讨论，讲解if和ifelse以及复杂语句控制程序的流程、for和while循环迭代等；第11~13章介绍数据的分组操作、数据整理和字符串操作；第14~15章介绍概率分布与描述性统计；第16~20章介绍线性模型、广义线性模型、模型诊断、正则化与压缩以及非线性模型等；第21章介绍时间序列和自相关；第22章介绍各种聚类方式，包括K-means和分层聚类；第23章讨论可重复性、报告和利用knitr滑动展示；第24介绍如何创建R包。

深度学习：从理论基石到前沿实践本书导读：驾驭智能时代的驱动力在当今数据爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各行各业的面貌。而在这场技术革命的核心，正是深度学习——这一赋予机器“思考”和“学习”能力的强大工具。本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实战指导的深度学习知识体系，帮助技术人员、数据科学家和研究人员扎实掌握这一关键领域，从而能够设计、实现和部署最先进的智能模型。我们深知，深度学习的理论高度和实践广度都令人敬畏。因此，本书的结构设计遵循由浅入深、理论与应用并重的原则，确保即便是初次接触复杂神经网络的读者，也能逐步建立起坚实的认知框架。 --- 第一部分：理论基石——理解神经网络的本质本部分将带您深入剖析深度学习的数学与计算基础，这是构建任何有效模型前的必要准备。第1章：机器学习回顾与深度学习的崛起本章首先简要回顾传统机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习、过拟合与欠拟合的权衡。随后，我们将聚焦于深度学习的革命性意义，探讨其相较于浅层模型的优势，如特征工程的自动化和处理高维复杂数据的能力。我们将介绍神经网络的基本单元——感知机（Perceptron）的工作原理及其局限性，为引入更复杂的结构奠定基础。第2章：核心数学工具箱：线性代数、概率论与优化深度学习的每一步操作都深深植根于数学原理。本章详细阐述了构建模型所需的关键数学知识。我们将深入讲解向量空间、矩阵运算在数据表示中的作用，以及张量（Tensor）的概念和操作。在概率论方面，我们将重点讨论贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在线性回归和分类问题中的应用。优化部分，我们将细致解析梯度下降算法（Gradient Descent），包括批量梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其变体，为后续的复杂优化方法做铺垫。第3章：前馈网络（FNN）的精妙结构与反向传播前馈网络是所有深度学习模型的基础骨架。本章将详尽解析一个标准前馈网络（也称多层感知机，MLP）的构成要素：输入层、隐藏层和输出层。重点讨论激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种）的选择对网络性能的影响。最关键的是，本章将以清晰的步骤推导和图示说明反向传播（Backpropagation）算法的数学原理，阐明如何利用链式法则高效计算损失函数的梯度，这是模型训练的核心机制。 --- 第二部分：模型架构的演进与精进理解了基本的前馈网络后，我们将进入深度学习的核心——探索那些能够处理特定数据结构（如图像、序列）的专业化网络架构。第4章：卷积神经网络（CNN）：视觉信息的革命本章专注于卷积神经网络，这是计算机视觉领域的主导技术。我们将从二维卷积操作开始，深入探讨卷积核（Filter/Kernel）、填充（Padding）和步幅（Stride）的概念。随后，我们将解析池化层（Pooling Layer）的作用，以及如何通过堆叠卷积层、池化层和全连接层来构建一个完整的CNN模型。我们将分析经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络），着重剖析ResNet如何通过“残差连接”解决了深层网络的梯度消失问题。第5章：循环神经网络（RNN）：序列数据的处理专家处理时间序列、文本等序列数据需要专门的模型。本章详细介绍循环神经网络（RNN）的结构，解释其“循环”机制如何使网络具备记忆性。然而，标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题是本章的重点分析对象。在此基础上，我们将深入研究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），解析其内部的输入门、遗忘门和输出门是如何精确控制信息流，从而实现对长期依赖关系的有效捕获。第6章：注意力机制与Transformer架构的崛起序列模型在处理极长依赖时仍有瓶颈。本章引入了深度学习领域最具革命性的创新之一——注意力机制（Attention Mechanism）。我们将解释注意力如何允许模型动态地关注输入序列中最重要的部分。在此基础上，本章将全面介绍Transformer架构，重点解析其完全依赖自注意力（Self-Attention）层，摒弃了循环结构，实现了高效的并行计算。我们还将讨论多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的设计思想。 --- 第三部分：训练、优化与正则化策略一个好的模型架构需要高效、稳定的训练过程来支撑。本部分专注于提升模型的性能和泛化能力。第7章：高级优化器与学习率调度本章超越了基础的SGD，探讨了现代深度学习中常用的高级优化算法，如动量（Momentum）、Nesterov加速梯度（NAG）、Adagrad、RMSprop以及Adam优化器。我们将分析这些算法如何通过引入历史梯度的信息或适应性地调整学习率来加速收敛。此外，本章还将详细介绍学习率衰减（Learning Rate Scheduling）技术，如Step Decay、Cosine Annealing等，以确保模型能够在训练后期进行更精细的参数调整。第8章：正则化技术与模型泛化模型的泛化能力是衡量其价值的关键。本章系统性地介绍防止过拟合的多种关键技术。我们将深入探讨Dropout的工作原理及其在不同网络层中的应用。同时，我们将解析权重衰减（L2/L1正则化）、早停法（Early Stopping）以及数据增强（Data Augmentation）策略在图像和文本领域中的具体实施。我们还将讨论批归一化（Batch Normalization）如何不仅起到正则化作用，还能加速训练过程。第9章：迁移学习与预训练模型的应用在资源有限的情况下，如何快速构建高性能模型？本章的核心是迁移学习（Transfer Learning）。我们将详细讲解如何利用在大规模数据集上预训练好的模型（如ImageNet上的CNN或大型语言模型BERT）作为特征提取器或起点。本章将区分特征提取和微调（Fine-tuning）两种策略，并提供在实际任务中选择和应用预训练模型的实用指导。 --- 第四部分：进阶主题与前沿领域本部分将探讨深度学习在特定应用场景中的深化应用，以及一些当前研究的热点方向。第10章：生成模型：从密度估计到内容创造生成模型旨在学习数据的底层分布，从而生成新的、逼真的数据样本。本章将深入探讨变分自编码器（VAE），分析其基于概率论的编码器-解码器结构。随后，我们将详细介绍生成对抗网络（GAN），阐述判别器与生成器之间“猫捉老鼠”的博弈过程，并讨论DCGAN、WGAN等关键改进。第11章：无监督与自监督学习随着标注数据成本的飙升，无监督和自监督学习变得日益重要。本章将介绍无监督学习中的经典方法如自编码器（Autoencoders）及其变体（如稀疏自编码器）。重点将放在自监督学习（Self-Supervised Learning）上，探讨如何设计“代理任务”（Pretext Tasks）来从海量无标签数据中提取有用的表示，这在自然语言处理和计算机视觉领域正展现出巨大的潜力。第12章：模型部署与可解释性（XAI）训练出高性能模型只是第一步，将其安全、高效地部署到生产环境，并确保其决策过程的透明性至关重要。本章讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以优化模型大小和推理速度。最后，我们将介绍模型可解释性（XAI）的基础，如LIME和SHAP值，帮助读者理解和信任复杂的黑箱模型所做出的决策。通过对以上四个部分的系统学习，读者将不仅掌握深度学习的理论精髓，更能获得一套成熟的工具集，以便应对从数据预处理到模型部署的完整工程挑战。本书的最终目标是培养读者独立思考、分析并解决复杂智能问题的能力。

作者简介

Jared P. Lander（贾里德 P. 兰德）

资深数据专家，Lander Analytics公司创始人兼CEO，纽约开源统计编程聚会组织者，哥伦比亚大学统计学客座教授。在数据管理、多层次模型、机器学习、广义线性模型、可视化、数据管理和统计计算等多个领域拥有丰富经验。他致力于为各种类型的科技创业公司提供培训、融资、金融、医疗和人道主义救援等工作。他拥有哥伦比亚大学统计学硕士学位及瑞米伦贝格大学数学学士学位。

目录信息

译者序
序言
前言
致谢
第1章　获取R 1
1.1　下载R 1
1.2　R版本 2
1.3　32位与64位 2
1.4　安装 2
1.5　R的社区版革命 8
1.6　小结 9
第2章　R环境 10
2.1　命令行界面 11
2.2　RStudio 12
2.3　Revolution Analytics RPE 20
2.4　小结 20
第3章　R包 21
3.1　包的安装 21
3.2　包的加载 23
3.3　创建一个包 24
3.4　小结 24
第4章　R语言基础 25
4.1　基本数学运算 25
4.2　变量 26
4.3　数据类型 28
4.4　向量 33
4.5　调用函数 37
4.6　函数文件 38
4.7　缺失数据 38
4.8　小结 39
第5章　高级数据结构 40
5.1　数据框 40
5.2　列表 47
5.3　矩阵 52
5.4　数组 54
5.5　小结 55
第6章　导入数据 56
6.1　导入CSV 56
6.2　导入Excel数据 57
6.3　读入数据库数据 58
6.4　导入其他统计工具数据 59
6.5　R二进制文件 60
6.6　包含在R中的数据 62
6.7　从互联网上抓取数据 62
6.8　小结 63
第7章　统计图形 64
7.1　基本图形 64
7.2　ggplot2 66
7.3　小结 78
第8章　编写R函数 79
8.1　hello world！ 79
8.2　函数参数 80
8.3　返回值 82
8.4　do.call 83
8.5　小结 84
第9章　控制语句 85
9.1　if和else语句 85
9.2　switch语句 88
9.3　ifelse语句 89
9.4　复合检查 90
9.5　小结 91
第10章　循环，Un-R方式的迭代 92
10.1　for循环 92
10.2　while循环 94
10.3　控制循环 94
10.4　小结 95
第11章　分组操作 96
11.1　apply函数族 96
11.2　aggregate 99
11.3　plyr 102
11.4　data.table 106
11.5　小结 114
第12章　数据整理 115
12.1　cbind和rbind 115
12.2　连接 116
12.3　reshape2 122
12.4　小结 125
第13章　字符串操作 126
13.1　paste 126
13.2　把格式数据写成串（sprintf） 127
13.3　提取文本 128
13.4　正则表达式 132
13.5　小结 138
第14章　概率分布 139
14.1　正态分布 139
14.2　二项分布 144
14.3　泊松分布 148
14.4　其他分布 150
14.5　小结 152
第15章　描述性统计 153
15.1　概括性统计量 153
15.2　相关系数和协方差 156
15.3　t-检验 163
15.4　方差分析 169
15.5　小结 171
第16章　线性模型 172
16.1　简单线性回归 172
16.2　多元回归 177
16.3　小结 190
第17章　广义线性模型 191
17.1　逻辑斯蒂回归 191
17.2　泊松回归 194
17.3　其他的广义线性模型 198
17.4　生存分析 198
17.5　小结 202
第18章　模型诊断 203
18.1　残差 203
18.2　模型比较 208
18.3　交叉验证 211
18.4　Bootstrap 215
18.5　逐步变量选择 218
18.6　小结 221
第19章　正则化和压缩 222
19.1　弹性网络 222
19.2　贝叶斯压缩 235
19.3　小结 238
第20章　非线性模型 239
20.1　非线性最小二乘 239
20.2　样条 241
20.3　广义相加模型 245
20.4　决策树 249
20.5　随机森林 251
20.6　小结 251
第21章　时间序列和自相关 252
21.1　自回归移动平均模型 252
21.2　向量自回归 258
21.3　广义自回归异方差模型（GARCH） 263
21.4　小结 270
第22章　聚类 271
22.1　K-means 271
22.2　PAM 277
22.3　分层聚类 282
22.4　小结 284
第23章　可重复性、报告和利用knitr滑动展示 285
23.1　安装LATEX程序 285
23.2　LATEX初级 286
23.3　通过LATEX使用knitr 288
23.4　Markdown技巧 291
23.5　使用knitr和Markdown 292
23.6　pandoc 293
23.7　小结 295
第24章　创建R包 296
24.1　目录结构 296
24.2　包文件 297
24.3　包文档 302
24.4　包的检查、创建和安装 304
24.5　提交至CRAN 305
24.6　C++代码 305
24.7　小结 310
附录A　相关资源 311
· · · · · · (收起)