《R语言学习手册》：7章全面介绍R语言及Rattle工具，附课后习题。
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R语言量化分析与建模教程，以金融分析和建模为主题，讲解R在金融分析中的应用。
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文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
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本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与R语言的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用；第3章介绍了线性代数的基础知识，包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解；第4章介绍了统计学的基础知识，包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、
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本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际案例介绍数据可视化方法。全书共8章，第1章介绍数据可视化概述以及R语言数据处理的基本技能；第2章介绍R语言绘图基础，重点介绍R语言传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法；第3章介绍类别数据的可视化方法；第4章介绍数据分布特征的可视化方法；第5章介绍变量间关系的可视化方法；第6章介绍样本相似性的可视化方法；第7章介绍时间序列的可视
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本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法，主要内容包括：数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书，并辅以上机实验和习题，帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
