数据科学中的R语言PDF电子书下载

第1章 引言：数据科学与R 1

1.1 数据科学简介 1

1.1.1 什么是数据科学？ 1

1.1.2 如何成为数据科学家？ 9

1.2 R语言简介 14

1.2.1 什么是R？ 14

1.2.2 如何学习R语言？ 17

1.2.3 R的安装和配置 18

1.2.4 R的常用编辑器 21

1.2.5 R的第一步 23

1.3 如何使用本书？ 26

1.3.1 排版和代码环境 26

1.3.2 测试环境 27

1.3.3 本书相关资源 27

第一部分 编程篇 29

第2章 数据对象 30

2.1 基本对象 30

2.1.1 向量入门 30

2.1.2 向量的生成 32

2.1.3 向量的计算 34

2.2 复合对象 36

2.2.1 矩阵 36

2.2.2 数据框 39

2.2.3 列表 43

2.3 特殊对象 44

2.3.1 缺失值与空值 44

2.3.2 连接 45

2.3.3 公式 46

2.3.4 表达式 46

2.3.5 环境 48

2.3.6 函数 49

第3章 数据操作 51

3.1 向量化操作 51

3.2 数据转换整理 57

3.2.1 取子集和编码转换 57

3.2.2 长宽格式互转 58

3.2.3 数据的拆分和合并 62

3.3 输入与输出 64

3.3.1 控制台的输入和输出 64

3.3.2 文本文件 65

3.3.3 表格型文件 66

3.3.4 其他外部文件 67

3.4 时间相关数据的处理 67

3.4.1 时间类数据处理 68

3.4.2 时间序列类数据 69

3.4.3 时间数据处理实例 71

第4章 控制语句与函数 75

4.1 控制语句 75

4.1.1 条件判断 75

4.1.2 循环 78

4.2 函数 81

4.3 函数式编程 88

4.4 工程开发的相关函数 93

4.4.1 程序调试 93

4.4.2 异常处理 94

第5章 面向对象 99

5.1 对象导论 99

5.1.1 面向对象的思想 99

5.1.2 面向对象编程的特性 100

5.1.3 R的内置对象 102

5.2 S3 103

5.2.1 初识S3 103

5.2.2 面向对象的实现 105

5.3 S4 108

5.3.1 类的定义 108

5.3.2 对象的实例化 110

5.3.3 泛型函数和多态 113

5.4 引用对象 116

第二部分 模型篇 119

第6章 统计模型与回归分析 121

6.1 线性回归 121

6.1.1 回归模型和经典假设 121

6.1.2 参数估计 122

6.1.3 模型预测 125

6.1.4 离散自变量的情况 126

6.2 模型的诊断 127

6.2.1 非正态性 127

6.2.2 非线性 127

6.2.3 异方差 130

6.2.4 自相关 131

6.2.5 异常值 132

6.2.6 多重共线性 134

6.3 线性回归的扩展 135

6.3.1 非线性回归 135

6.3.2 非参数回归 138

6.3.3 Logistic回归 143

第7章 其他统计分析方法 148

7.1 假设检验 148

7.2 多元分析 154

7.2.1 主成分分析 155

7.2.2 对应分析 159

7.2.3 多元分析的可视化 160

7.3 时间序列 161

7.4 随机模拟 169

7.4.1 随机变量与分布 169

7.4.2 蒙特卡洛方法 172

第8章 数据挖掘和机器学习 176

8.1 一般挖掘流程 176

8.2 聚类 180

8.2.1 层次聚类 181

8.2.2 K均值聚类 184

8.2.3 基于密度的聚类 186

8.2.4 自组织映射 188

8.3 分类 190

8.3.1 决策树模型 190

8.3.2 贝叶斯分类 196

8.3.3 最近邻分类 198

8.3.4 神经网络分类 199

8.3.5 支持向量机分类 200

8.3.6 集成学习与随机森林 203

第9章 最优化方法 207

9.1 无约束非线性规划 207

9.2 线性规划 213

9.2.1 整数规划 216

9.2.2 Rglpk简介 217

9.3 约束非线性规划 219

9.4 遗传算法 225

第10章 数据可视化 231

10.1 R语言可视化简介 231

10.1.1 什么是数据可视化 231

10.1.2 R语言的可视化环境 234

10.1.3 ggplot2入门 234

10.2 分布的特征 239

10.3 比例的构成 242

10.4 时间的变化 246

10.5 R与交互可视化 248

第三部分 应用篇 251

第11章 R在热门行业中的应用 252

11.1 R与金融分析 252

11.1.1 金融数据获取和操作 253

11.1.2 资产特征描述 255

11.1.3 最优资产组合 261

11.1.4 期权定价计算 264

11.2 R与新药研发 266

11.2.1 新药研发简介 267

11.2.2 药动学和药效学 270

11.2.3 建模和模拟 275

第12章 R与互联网文本挖掘 280

12.1 网络数据获取 280

12.1.1 XML与XPath 280

12.1.2 RCurl抓取网页 284

12.1.3 Rweibo与OAuth 284

12.2 中文文本处理 285

12.2.1 文本处理 285

12.2.2 正则表达式 289

12.2.3 中文分词 292

12.3 文本挖掘 296

12.3.1 文本对象 297

12.3.2 基本操作 299

12.3.3 分析方法 300

第13章 大数据时代下的R 304

13.1 地理信息数据 304

13.1.1 空间数据对象 304

13.1.2 R与GIS的结合 307

13.1.3 互联网地理信息 311

13.2 社交网络数据 312

13.2.1 R与网络数据 312

13.2.2 R与Gephi的结合 318

13.3 图像数据 318

13.3.1 图像数据的处理 319

13.3.2 图像识别 323

第14章 可重复的数据分析 328

14.1 基于Sweave的报告 328

14.1.1 LATEX与Sweave 328

14.1.2 R的Vignettes 333

14.2 基于knitr的报告 333

14.2.1 Markdown简介 333

14.2.2 knitr和LATEX 337

14.2.3 报告中的图片 337

14.2.4 xtable与表格生成 338

14.2.5 slidify与幻灯片 339

14.3 基于Office的报告 340

14.3.1 R2PPT 341

14.3.2 ReporteRs 344

第15章 R与其他系统的交互 347

15.1 R与Excel 347

15.1.1 安装DCOM环境 347

15.1.2 安装RExcel 348

15.1.3 RExcel的使用 349

15.2 R与数据库 353

15.2.1 DBI和RSQLite 354

15.2.2 RODBC简介 356

15.3 R与JAVA 358

15.3.1 安装Java环境 358

15.3.2 Java调用R 359

15.3.3 R调用Java 360

15.4 R与Microsoft Visual Studio 361

15.4.1 R与VB 361

15.4.2 R与C＃ 363

第16章 R与高性能运算 367

16.1 性能的度量与函数编译 367

16.2 代数运算库的优化 370

16.2.1 不同优化版本的实现 371

16.2.2 性能对比 372

16.3 超出内存的限制 373

16.3.1 内存管理机制 373

16.3.2 内存性能的优化 374

16.3.3 内存外运算 376

16.4 并行计算 379

16.4.1 Rmpi与显式并行 380

16.4.2 parallel包的应用 384

16.4.3 RHadoop简介 388

后记 391

编后记 392

参考文献 393

索引 397