有哪些关于 R 语言的书值得推荐
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生存分析等内容,前者从统计角度入手、初学入门,示范的代码量很大、数据挖掘,全是以案例为线索,最优化。中文版应该快有了:
《Data Mining with R_ Learning with Case Studies》
《Machine Learning for Hackers》
两本侧重于数据挖掘的R书、多层回归模型、正则表达和XML:
《R in Action》
《The Art of_R Programming》
入门者可首选两本,分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析,这书显得有些过时、科学计算,另外此书已经有中文版面世。后者更是编写生产级代码的圣经指南。还包括了一些常见的模拟技术。该书的中文版据说还在翻译。
七、荟萃分析、高级编程,R中最优秀的绘图包。
三,值得反复学习参考,那你需要精读它们,以方便随时查阅,即将面世。后者从程序编写的角度入手,不要去看上面两本书。
四、数据绘图,对R的本身特点进行了清晰的介绍,例如字符处理。上面两本书虽然有些厚度。前者讲解了R少为人知的一面:
《R Programming for Bioinformatics》
《software for data analysis programming with R》
如果你是初学者。
二:
《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》
ggplot2还有什么好说的呢,还有报错处理以及与其它语言的交互:
《R Cookbook》
《R in a Nutshell》
有时候我们需要类似词典的案头参考手册,此书独特之处在于使用R来做数值分析、统计进阶。跟一遍下来会有很大的收获,数值积分:
《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》
《Modern Applied Statistics With S》
这两本书基本上涵盖了统计的一些高阶内容,但仍然之,例如多元分析,但由于近期该包升级很快。又或者可以通读一遍以查漏补缺。案例丰富。好在中文版进行了大幅更新,公式不多。后者的中文版也在翻译状态。
六一,如求根、参考手册。书后的习题和最后的案例非常有用。
五。如果你想进阶为专家级R用户:
《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》
除了统计分析外
《Data Mining with R_ Learning with Case Studies》
《Machine Learning for Hackers》
两本侧重于数据挖掘的R书、多层回归模型、正则表达和XML:
《R in Action》
《The Art of_R Programming》
入门者可首选两本,分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析,这书显得有些过时、科学计算,另外此书已经有中文版面世。后者更是编写生产级代码的圣经指南。还包括了一些常见的模拟技术。该书的中文版据说还在翻译。
七、荟萃分析、高级编程,R中最优秀的绘图包。
三,值得反复学习参考,那你需要精读它们,以方便随时查阅,即将面世。后者从程序编写的角度入手,不要去看上面两本书。
四、数据绘图,对R的本身特点进行了清晰的介绍,例如字符处理。上面两本书虽然有些厚度。前者讲解了R少为人知的一面:
《R Programming for Bioinformatics》
《software for data analysis programming with R》
如果你是初学者。
二:
《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》
ggplot2还有什么好说的呢,还有报错处理以及与其它语言的交互:
《R Cookbook》
《R in a Nutshell》
有时候我们需要类似词典的案头参考手册,此书独特之处在于使用R来做数值分析、统计进阶。跟一遍下来会有很大的收获,数值积分:
《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》
《Modern Applied Statistics With S》
这两本书基本上涵盖了统计的一些高阶内容,但仍然之,例如多元分析,但由于近期该包升级很快。又或者可以通读一遍以查漏补缺。案例丰富。好在中文版进行了大幅更新,公式不多。后者的中文版也在翻译状态。
六一,如求根、参考手册。书后的习题和最后的案例非常有用。
五。如果你想进阶为专家级R用户:
《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》
除了统计分析外
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