資料分析與預測演算法：基於 R語言 Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R

Rafael A. Irizarry 譯 郭濤//吳禹林

資料分析與預測演算法：基於 R語言

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商品描述

本書介紹基於R語言的資料分析與預測演算法涉及的基礎知識，全書共分為六個部分：
R語言、資料視覺化、R語言統計學、資料整理、機器學習和生產力工具。
書中涵蓋機率、統計推論、線性迴歸和機器學習等概念，可以幫助讀者培養諸如R程式設計、資料整理、
資料視覺化、預測演算法建置、使用Unix/Linux框架（shell）組織檔案、使用Git和GitHub進行版本控制，
以及可復現文件準備等技能，進而幫助讀者解決現實的數據分析問題。

作者簡介

拉斐爾·A.伊里薩裡，哈佛大學應用統計學教授，丹娜-法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）的數據科學系主任、應用統計學教授，美國統計協會（American Statistical Association）的會員。在過去的20年裡，他曾從事過包括基因組學、聲音工程和公共衛生等多個領域的相關工作。他以開源軟件的形式傳播數據分析挑戰的解決方案，這些軟件被作為工具廣泛下載和使用。他還在哈佛大學開設了幾門數據科學課程以及受歡迎的線上課程。

目錄大綱

前言
致謝
第1章 R和RStudio入門
1.1 為什麼是R
1.2 R控制台
1.3 腳本
1.4 RStudio
1.4.1 窗格
1.4.2 按鍵綁定
1.4.3 編輯腳本時執行命令
1.4.4 更改全域選項
1.5 安裝R包
第一部分 R語言
第2章 R基礎知識
2.1 案例研究：美國槍殺人數
2.2 非常基礎的知識
2.2.1 對象
2.2.2 工作區
2.2.3 函數
2.2.4 其他預建對象
2.2.5 變量名
2.2.6 保存工作區
2.2.7 啟發性腳本
2.2.8 註解代碼
2.3 練習
2.4 資料類型
2.4.1 資料幀
2.4.2 檢查對象
2.4.3 訪問器
2.4.4 向量：數值型、字符型和邏輯型
2.4.5 因子
2.4.6 列表
2.4.7 矩陣
2.5 練習
2.6 向量
2.6.1 建立向量
2.6.2 命名
……
第二部分 數據視覺化
第三部分 R語言統計學
第四部分 資料整理
第五部分 機器學習
第六部分 生產力工具

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