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r语言实战 第二版|R语言实战的读后感10篇

发布时间:2019-04-15 13:16:08    来源:阿达文章网    访问:

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R语言实战的读后感10篇

  《R语言实战》是一本由卡巴科弗 (Robert I.Kabacoff)著作,人民邮电出版社出版的平装图书,本书定价:79.00元,页数:388,文章吧小编精心整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。

  《R语言实战》读后感(一):实践性强的一本书

1、先看了《R for beginner》和《R in nutshell》再看的《R实战(中文版》。因为看前两本的时候都是看的英文版本,有一些参数,特别是绘图参数很多,看的不是很懂。《R实战》中文版翻译得很不错,语言简单易懂,相信没有基础的人看这本书也问题不大,如果没有看过《R for beginner》和《R in nutshell》及该书的原版《R in Action》的人,可以先看这本。
2、和另一本教材《统计建模与R软件》相比,我个人觉得《R实战》会好懂一些,因为在案例的关键处他都有注释,不过统计建模那本书有很多例子,网上也有案例的代码。
3、第四章结合一个案例引申出许多基础知识,如果一点R基础都没有可能会觉得有一点点难,但总体难度一般。
4、内容的广度较《R for beginner》要少一些,主要讲了一些常用的函数,虽然函数的种类不多,但是只要是讲到的函数,主要的参数都指出来了。这点还是比较好的。
5、在讲某个知识点时,它会结合其他包的相关知识一起讲。优点是可以让我们知道原来还有这个包也有这个作用,缺点是,提到的包只讲了部分内容,饼摊得大但不详细。

  《R语言实战》读后感(二):数据挖掘R语言视频教程

数据挖掘入门到精通—R语言视频教程
课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/59
课程介绍
一、课程所用软件:R 3.2.2(64位) RStudio
二、课程涉及到的技术点:
1)R语言的基本语法、函数
2)R中实用性很强的包
3)模式识别、分类预测算法原理及其实现
三、课程学习目标:
本课程讲解理论的同时结合大量的案例,让学习者可以快速掌握数据挖掘技能,并利用R数据处理、画图、
实现据挖掘模型的建立。学习完本课程,学习者能达到以下目标:
1)掌握基本R用法;
2)用R进行描述性统计分析、进行数据处理和数据可视化;
3)缺失值的清洗能力;
4)用R语言建立数据挖掘模型;
四、课程大纲:
第一章:基本概念介绍
第1课、数据挖掘、R语言概念介绍
第2课、软件安装和数据的读、写、修改
第3课、基本概念讲解(向量、矩阵、因子、数据框、列表)
第4课、基本图形的讲解和绘制
第二章:实用软件包介绍及应用
第5课、plyr包主函数讲解
第6课、plyr包辅助函数讲解
第7课、Ggpolt2介绍
第8课、Ggpolt2实践
第9课、reshape2包的讲解和实际操作
第10课、课缺失值的处理
第三章:算法讲解及应用
第11课、knn原理简介
第12课、knn算法实际操作
第13课、决策树的理论讲解
第14课、决策树实操
第15课、人工神经网络的介绍1
第16课、人工神经网络介绍2
第17课、人工神经网络实操1
第18课、人工神经网络实操2
第19课、支持向量机原理介绍
第20课、支持向量机的实操

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