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《R语言:从数据思维到数据实战》电子书封面

R语言:从数据思维到数据实战

  • 发布时间:2021年03月24日 17:32:22
  • 作者:朱雪宁
  • 大小:125.55MB
  • 类别:R语言电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:清晰版
  • 评分:9.6

    R语言:从数据思维到数据实战 PDF 清晰版

      给大家带来的一篇关于R语言相关的电子书资源,介绍了关于R语言、数据实战方面的内容,我们还提供了样章在线阅读,本书是由中国人民大学出版社出版,格式为PDF,资源大小125.55MB,朱雪宁编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.3分

      Tags:R语言 数据实战 

      内容介绍

      R语言:从数据思维到数据实战

      R作者: 朱雪宁 等

      出版时间: 2018

      如何从数据中挖掘价值?一是要锻炼数据思维;二是需要选择一个便利快捷的工具。R语言在数据分析方面有着灵活、高效的优势。本书以R语言为基础,深度讲解从数据思维到实战的全过程。在章节组织上,本从R语言简介及优势入手,再到数据读取、清洗、描述、建模等数据分析的各个环节,由浅入深逐个讲解,是一本实务分析中的“R语言指南”。同时,本书采用大量实际案例辅以说明,既有助于上手分析,也可用于教学使用。本书所有代码、数据可在狗熊会官网(http://www.xiong99.com.cn/create.php)免费下载。同时,关注狗熊会微信公众号,可获取更多扩展资源。

      目录

      • 第1章初识R语言
      • 1.1初识R语言
      • 1.2安装R语言
      • 1.3获取R帮助文档
      • 第2章R语言数据操作
      • 2.1R中的数据类型
      • 2.2数据读入
      • 第3章R语言与统计分析
      • 3.1描述分析及可视化
      • 3.2统计检验
      • 3.3回归分析
      • 3.4代码规范与文档撰写
      • 第4章R语言与非结构化数据分析
      • 4.1文本分析
      • 4.2图像分析
      • 第5章R语言与机器学习
      • 5.1机器学习概述
      • 5.2数据预处理
      • 5.3模型训练与调参
      • 5.4模型训练与集成
      • 第6章R语言爬虫初介
      • 6.1HTML基础与R语言解析
      • 6.2XML与XPath表达式以及R爬虫应用
      • 6.3HTTP协议
      • 6.4AJAX与网页动态加载
      • 6.5正则表达式与字符串处理函数
      • 6.6R语言爬虫实战
         

      读书笔记

      r语言和python有必要都学吗

      R和Python是目前最流行的两款高级编程语言,被大量运用于数据科学领域。两者都是开源的,也都有非常活跃的社区来支撑。那么问题来了:r语言和python有必要都学吗

      r语言和python有必要都学吗

      R:

      R语言由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995设计出来(由于两人的名字均以 ‘R’ 字母开头,因此命名为R语言),现在由“R核心开发团队“负责开发。

      虽然R主要用于数据分析、绘图以及数据挖掘,但也有人用作矩阵计算。其计算速度可媲美专用于矩阵计算的开源软件GNU Octave和商业软件MATLAB。

      起初R主要在学术研究中使用,但近年来在企业界也表现突出,这使得R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。对于数据科学任务,R的语法更直观形象

      对于数据处理任务,很多时候R的语法会更简单。函数和参数的命名设计也更好,很容易记住和使用。

      举个例子,我们将分别用R和Python来删掉Iris数据框中的两个变量(由于R和Python都有Iris数据框,因此我们使用这个数据框)。

      我们来看看各自的语法:

      Python

      import seaborn as sns
      import pandas as pd
      iris = sns.load_dataset('iris')
      iris.drop(['sepal_length', 'species'], axis = 1)

      R

      library(dplyr)
      select(iris, -sepal_length, -species)

      为了删除变量,Python中使用了drop函数,而R中使用了select函数。我们来对比这两个函数(都在最后一行代码)的语法。

      先讲Python,drop函数命名得很好,容易记住。但是参数设计得很复杂。

      第一个参数是包含想要删除变量的列表,Python中用方括号[ ]代表列表。这里你必须要用方括号,而且变量一定要用引号' ',要不然代码会运行错误。

      在数据可视化方面,R非常优秀

      可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。

      除了擅长数据分析外,R的另外一个闪光点就是它的画图能力特别强,几乎可以绘制出所有类型的图。不信的话,你可以Google一下,输入 'R visualization' 关键字。

      Python的优势

      对于数据科学初学者,尽管我强烈推荐学R,但也不是唯一的选择。

      对于某些人,Python可能是最好的选择。下面讲一下哪些情况下选择Python更好。

      如果你有软件开发或计算机科学基础,学Python

      如果你曾经有软件开发经验或者你是计算机科学专业的话,我认为Python会更适合你。因为你已经有编程经验了,使用Python会让你更舒服。

      想开发软件,学Python

      我已经说了R更擅长数据科学。如果你想建立软件系统的话,我认为Python更合适。Python的闪光点就是写软件,效率很高。就像一些专家所说的那样,写Python代码就如同写伪代码。

      此外,Python是一门通用语言,基本啥都能干。然而R比较专,只是擅长统计分析和可视化。

      我想澄清一下,不是说R不能写软件。只是更多人喜欢用Python去建立产品软件。因此作为数据科学家,如果你想创立软件系统,我觉得Python比R更合适。

      想搞机器学习,学Python

      如果你想长期从事机器学习方面的研究,我建议你学Python。

      其实R也有机器学习生态系统。特别地,R的caret 包开发得很好,它有能力完成各种机器学习任务。比如:使用caret包建立回归模型(regression model)、支持向量机(SVM)、决策树(包括回归和分类)以及执行交叉验证(cross validation)等等。总之,R的机器学习生态系统发展得很好。

      但是,Python在机器学习方面的支持出现更早。为实现各种不同机器学习方法,Python的scikit-learn库提供了一套更加简洁和易读的语法。而R中caret包的语法有时有点拙劣。尤其,caret包与Tidyverse包兼容得不是很好,输出的结果有时也很难处理。相反,Python的scikit-learn库与Python生态环境整合得很好。

      市面上有关机器学习的书籍,其算法实现很多都是用Python写的。

      总之,如果你想致力于机器学习,我认为Python会更好。

      想搞深度学习,学Python

      深度学习可谓是目前人工智能领域最热门的技术之一,而Python是深度学习使用最热门的语言。

      大多数深度学习框架都有Python接口,比如:TensorFlow,Keras,Pytorch,Theano,MXNET等等。

      Python与各框架兼容得非常好,拥有大量贡献者、搜索结果、相关书籍和学术文章;Github上的深度学习项目大多数都是用Python写的。如果你是刚入门深度学习的新手,使用Keras是不错的选择。

      相比较,R对深度学习框架兼容方面表现不佳。因此如果你想专注深度学习,Python可能更适合。

      学R还是Python?主要还是依耐你的背景以及你的目标。

      如果你没有任何编程经验,建议你先学R;如果你想学数据可视化,我认为R的ggplot2包是最好的工具;如果你想专门从事数据分析和数据挖掘,R表现更优秀。

      如果你想成为机器学习专家,Python的scikit-learn库可以好好研究一下;如果你想开发软件系统,Python更合适。

      俗话说,技多不压身,你还有第三个选择:R和Python都学。实际上很多顶尖数据科学家这两门语言都会。不过对于新手,一次只学一门。同时学两门会让你很混乱,学习周期会拉长,事倍功半。

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