R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化（全彩） 使用treeio、tidytree、ggtree 等R软件包进行系统发育树的数据集成分析及可视化 适合生命科学相关研究的科学家 研究生 生物信息工程师
系统发育树的计算生成和可视化已经成为生命科学研究中不可或缺的分析技术。 作者余光创教授致力于生物信息分析技术研究十余年，发布了近30个具有影响力的分析软件。 《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化》详细地介绍了使用 R 语言及相关软件包进行系统发育树分析及可视化的方法。我相信，与书中介绍的各种知名软件包一样，这本书也将成为从事生命科学相关研究的科学家、研究生和生物信息工程师的经典工具，更好地能帮助读者绘制属于自己的 生命之树 。
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R与Meta分析 曾宪涛、张超 编【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】 【正版】
《R与Meta分析》涵盖了经典的二分类数据与连续型数据的Meta分析、诊断准确性数据的Meta分析、剂量-反应数据的Meta分析、效应量与可信区间数据的Meta分析、相关系数数据的Meta分析和新型的网状Meta分析在R软件中的实现方法。此外，还介绍了如何使用R软件相关程序包从生存曲线图中提取数据和直接合并生存曲线图的方法。
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R语言数据分析与可视化从入门到精通 程乾、刘永、高博 著 9787301314807 北京大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
R语言是一个自由、免费、源代码开放的编程语言和环境，它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化手段。随着数据科学的快速发展，R语言已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。全书分为3篇共12章，具体内容如下。 第1篇：入门篇（第1章~第3章）。本篇将带领读者逐步走进R语言的世界，帮助读者对R语言形成初步的认识，并学会如何获取和安装R语言，以及如何在需要时获取帮助。然后介绍R语言的一些基础知识，这些知识是灵活应用R语言的必要前提。最后重点介绍R语言函数的使用方法，同时也会涉及一些其他相关内容，如流程控制和R语言环境等。 第2篇：进阶篇（第4章~第11章）。本篇介绍R语言数据管理、数据分析和数据可视化的三大威力，包括通过数据获取、导出、整合和清理等操作将零散的数据整合为可以分析处理的数据集的多种方法；并介
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R语言编程指南哈德利·威克汉姆机械工业出版社9787111663034 全新正版 团购优惠 正规发票
本书由R语言领军人物Hadley Wickham撰写，深入阐释R语言编程的核心技术、工具，并提供大量实用编程技巧，可以帮助你了解R语言底层的工作方式，提升R语言编程技能，有效解决实际工作中的各种R语言编程问题。 本书的主要内容分为五部分：壹部分（2~8章）详细介绍R语言基础知识括名字和取值、向量、子集选取、控制流、函数、环境、条件；部分（9~11章）介绍函数式编程括泛函、函数工厂和函数运算符；三部分（12~16章）介绍面向对象编程括基础类型、S3、R6、S4，以及各系统之间的权衡；四部分（17~21章）介绍元编程技术括表达式、准引用、计算、翻译R代码等；五部分（22~25章）介绍R的技术括调试、衡量能、能、使用C 重写R代码。 本书展示了R的之处，为想深入学解R语言的初学者奠定了基础。中级R程序员则可以通过本书更深入地学各种问题的新策略。而其他语言的
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机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R语言提供了一组强大的机器学习方法，可以轻松且快速地从数据中获取相关信息。 这本R语言数据科学经典之作的第3版，提供了更新且更好的库、关于机器学习中的伦理和偏差问题的建议以及深度学习的介绍。在数据中寻找强大的新见解，通过R语言揭示机器学习。 你将从本书中学到： 探索机器学习的起源以及计算机究竟是如何通过实例进行学习的 使用R语言为机器学习工作准备数据 使用*近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类 使用决策树、规则和支持向量机预测未来事件 使用回归方法预测数字数据并估算财务价值 用人工神经网络 深度学习的基础来为复杂过程建模 避免机器学习模型中的偏差 评估模型并提高其性能 将R连接到SQL数据库以及新兴大数据技术，例如Spark、H20和TensorFlow
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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的“理论”和“实际思维方式”，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进“陷阱” 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理
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本书是一本指导你如何掌握并灵活运用目前世界上流行的统计分析编程语言——R语言的图书。即使你没有编程背景，或者只有少量的数学基础知识，也可以通过本书中丰富的实际案例，高效地学习统计学和R语言。 本书从基础知识，如处理数据、编写简单程序开始讲起，然后介绍了样本数据的统计概要、统计建模等。此外，你还将通过R语言的基本作图工具和贡献包（如ggplot2和ggvis）学习令人耳目一新的数据可视化，并使用rgl贡献包做出交互式3D图。 本书包括以下主要内容： - R语言编程的基本原理，包括如何编写数据框、创建函数以及使用变量、语句和循环； - 有关统计的知识，如探索性数据分析、概率、假设检验和回归模型等，并如何用R语言实现它们； - 获得R语言的数千个贡献包和数据集的方法； - 从数据中获取有意义的结论的方法； - 画出高质量的图形。
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