R 4编程入门与数据科学实战（数据科学与大数据技术） 一本使读者“能在日常生活中使用统计学”的书，讲述如何将R语言与统计学结合并应用。
《R 4编程入门与数据科学实战》的两名作者均为从事编程以及教育方面的专家，他们用详尽的语言，以初学者的角度进行知识点的讲解，每个细节都手把手教学,以让读者悉数掌握所有知识点，在每章的结尾都安排理论与实操相结合的习题。与同类书籍相比，除了内容详细，本书用心的一-点是尽可能地避免运用生僻的专业术语，如果无法避免则会追加详细的解释，以便读者理解领会。 《R 4编程入门与数据科学实战》的开头部分对主程序、运行环境以及相关程序包的安装做详细介绍，除了介绍本书学习相关的程序包，还延伸介绍- -些其他的功能极为强大的程序包，以供读者了解。此外，可圈可点的是，本书针对不同的操作系统，详细讲解了每-一步的操作过程。后续则从简单的数据导入导出开始构建使用基础，并形成相应的知识框架。 R语言在此处主要用来进行数据的
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【套装2本】R数据科学R语言实战教程书 r语言编程入门 数据分析统计 数据结构图形指南 大数据分析处理数据挖掘 R用户学
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从统计学观出发，以数理统计为基础，全面系统地介绍了机器学习的主要方法。 根据全新设计的学习路线图编写，注重夯实理论基础，更便于深化对知识的理解，建立系统性的全局观。 对机器学习所涉及的数学基础行了完整的解释和必要的铺垫，更便于读者对深化相关知识的理解。
现代数据科学（R语言·第2版） 通过结合使用统计 和计算方式来解决现实中的数据问题
《现代数据科学(R语言●第2版)》是面向本 科生的综合性数据科学教材，通过结合使用统计 和计算方式来解决现实中的数据问题。本书不 仅专注于案例或编程语法，还讲述如何利用 R/RStudio计算环境中的统计编程，从各种数据中 提取有意义的信息，进而解决重大问题。
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"从统计学观点出发，以数理统计为基础，全面系统地介绍了机器学习的主要方法。根据全新设计的学习路线图编写，注重夯实理论基础，更便于深化对知识点的理解，建立系统性的全局观。对机器学习所涉及的数学基础进行了完整的解释和必要的铺垫，更便于读者对深化相关知识的理解。"
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302530886 Author 作者 左飞 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 383页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书从统计学观点出发，以数理统计为基础，全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归（线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归，以及LASSO等）、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类（K均值、EM算法、密度聚类等）、蒙特卡洛采样（拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等）、降维与流形学习（SVD、PCA和MDS等），以及概率图模型基础等话题。此外，为方
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统计学习理论与方法 R语言版 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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统计学习理论与方法 R语言版 清华大学出版社 左飞 人工智能科学与技术丛书 统计机器学习 数据挖掘
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概率 决策与博弈: 基于R语言介绍 赌博点数分配问题 概率论 概率分析 博弈论 概率论数学科普书籍 统计学信息论深度学习
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零基础学R语言数学计算、统计模型与金融大数据分析 循序渐进地讲解R语言的基本语法，案例分析数据的输入与输出，数据图表，统计模型，金融工具以及大数据的挖掘。
R是免费开放的软件，具备大型的数据吞吐量与多种工具套件的优点，在金融应用、统计分析、矩阵处理、图表绘制等方面都拥有十分便捷的函数与工具，操作方式类似于MATLAB语言，已经成为大数据处理的常用工具之一，并与常见的C、Java、Python等并列为常用的程序语言。本书内容包括数据的输入与输出、函数计算与图表绘制等，从数学计算、统计模型与金融分析三个热门应用领域介绍实用案例以及分析处理的方式，让读者在*短的时间内有效地使用R语言解决实际问题。若你是初学者，本书可以奠定你的基础，快速学会R语言；若你已有一定基础，本书也能拓展你的视野，提升专业数据分析能力。
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R数据科学实战(第2版) 是一本针对数据科学的实践指南，重点介绍了使用R语言和统计程序包处理结构化或表格数据的相关技术,着重介绍了机器学习的技术。
在《R数据科学实战》(第2版)这本书中，作者用了一些篇幅描述了什么是数据科学、数据科学家是如何解决问题的，以及对他们工作的描述。其中，包括对经典监督学习方法(如线性回归和逻辑回归)的详细描述。我们喜欢本书的调研式风格，以及使用的大量的竞赛获奖方法和程序包的示例(如随机森林和xgboost)。本书涵盖了非常有用的、可共享的经验和实践建议。我们注意到，在本书中甚至包括了我们自己使用过的一-些技巧，例如使用随机森林变量重要性进行初始变量的筛选。
¥69.50定价：¥139.00 (5折)
