R语言核心技术手册（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Joseph Adler（约瑟夫阿德勒）

出品人:

页数:656

译者:刘思喆

出版时间:2014-7-1

价格:99.00元

装帧:

isbn号码:9787121237867

丛书系列:

图书标签:

R
R语言
数据分析
计算机
统计
数据挖掘
数学/统计/数据
编程
R语言
数据分析
统计计算
数据挖掘
机器学习
编程
技术手册
第2版
计算机
科学

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具体描述

R 是一款优秀的开源统计应用语言，它直观、易用、低成本，而且还有庞大的社区支持，随着数据挖掘技术的兴起，R 语言得到了广泛的应用。《R语言核心技术手册（第2版）》介绍从安装R 软件到基本语法以及应用的全过程，可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册（第2版）》共6部分，26 章，基本涵盖了R 语言的所有功能，而且提供了大量的实例说明运用R 语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识，但并不是《R语言核心技术手册（第2版）》的重点。

作为第2 版，本书增加了一些处理数据的新章节，将绘图章节集中放在“可视化篇”，同时针对R 的版本变化做了一些升级。

《R语言核心技术手册（第2版）》适合从事数据挖掘、机器学习、统计及数据分析的人士阅读。

《深度学习实践指南：从理论到应用》内容简介在当今数据驱动的世界中，深度学习已成为推动技术革新和产业升级的核心驱动力之一。本书旨在为希望深入理解并熟练应用深度学习技术的读者提供一本全面、实用的实践指南。不同于侧重于理论推导或特定框架使用的书籍，本书采取一种“自底向上，由浅入深”的结构，强调概念的直观理解与实际工程实现之间的桥梁搭建。本书涵盖了从经典神经网络结构到前沿模型的完整知识体系，并特别关注了如何将这些技术有效地应用于解决现实世界中的复杂问题。全书内容组织严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者建立起扎实的理论基础、熟练的编程技能以及解决复杂挑战的工程思维。第一部分：深度学习的基石与基础构建本部分将读者引入深度学习的核心领域，奠定坚实的理论和技术基础。第一章：机器学习范式回顾与深度学习的兴起本章首先对传统的机器学习方法（如线性回归、支持向量机、决策树）进行简要回顾，分析它们在处理高维、非结构化数据时的局限性。随后，深入探讨深度学习的起源，重点解析人工神经网络（ANN）的基本结构——神经元、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）、前向传播机制。同时，详细阐述了损失函数（MSE, Cross-Entropy）的设计原则及其在不同任务中的应用选择。第二章：高效训练：优化算法与反向传播训练一个深度网络的核心在于有效地调整权重。本章将详尽解析反向传播（Backpropagation）算法的数学原理和计算流程，确保读者不仅了解“如何做”，更能理解“为何如此”。在优化器方面，本书将从最基础的随机梯度下降（SGD）出发，逐步引入动量（Momentum）、自适应学习率方法，如Adagrad、RMSProp，并最终深入讲解Adam及其变体的优势与适用场景。此外，还将讨论学习率调度策略（如Step Decay, Cosine Annealing）在提升模型收敛速度和泛化能力中的关键作用。第三章：构建稳健的模型：正则化与超参数调优深度学习模型面临的主要挑战之一是过拟合。本章专注于介绍多种正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout机制的原理与实施细节，以及批标准化（Batch Normalization, Layer Normalization）在稳定训练过程中的重要性。超参数调优是实践中的关键环节，本章将系统介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更先进的贝叶斯优化方法，指导读者高效地找到最优模型配置。第二部分：核心网络架构与特征工程的进化本部分聚焦于两大主流深度学习架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并讨论其在处理特定类型数据时的工程实践。第四章：视觉的解析：卷积神经网络（CNN）本章深入讲解卷积操作（Convolution）的数学本质、感受野的概念以及填充（Padding）和步幅（Stride）对特征图尺寸的影响。详细剖析经典CNN架构的发展历程，从LeNet到AlexNet、VGG，再到ResNet（残差连接的创新点）、Inception（多尺度特征提取）以及DenseNet（特征重用机制）。在实践层面，本章将指导读者如何利用迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）技术，快速部署高性能的图像分类、目标检测（如YOLO、Faster R-CNN的基本思想）和图像分割模型。第五章：序列数据的处理：循环神经网络（RNN）对于时间序列、自然语言等序列数据，RNN是不可或缺的工具。本章详细解释了RNN的结构，并着重分析标准RNN在处理长期依赖问题（Vanishing/Exploding Gradient）上的缺陷。随后，深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的工作机制，以及它们如何有效解决梯度问题。本部分还涵盖了如何使用RNN进行序列生成、机器翻译等任务的基础设置。第三部分：前沿模型与高级应用本部分将带领读者探索近年来深度学习领域最具影响力的突破——Transformer模型，并探讨其在不同模态数据上的应用。第六章：注意力机制与Transformer的革命注意力机制（Attention Mechanism）是现代深度学习的基石之一。本章首先阐述自注意力（Self-Attention）的机制，解释它如何允许模型在处理序列时动态地关注输入的不同部分。在此基础上，系统性地介绍Transformer架构，详细剖析其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。这一章节将为后续自然语言处理（NLP）的学习打下坚实基础。第七章：自然语言处理的高级实践基于Transformer架构，本章探讨预训练语言模型（PLM）的兴起与应用。重点解析BERT、GPT系列模型的核心思想，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务。实战部分将指导读者如何针对问答系统、文本分类和命名实体识别（NER）等具体NLP任务，对这些大规模模型进行有效的微调（Fine-tuning）。第八章：深度强化学习概述深度强化学习（DRL）是连接感知与决策的桥梁。本章从强化学习的基本概念（Agent, Environment, State, Action, Reward）出发，介绍值函数（Value Function）和策略梯度（Policy Gradient）的基本思想。重点介绍Q学习的深度扩展——Deep Q-Networks (DQN)及其Double DQN、Prioritized Experience Replay等改进版本，并简要概述策略优化方法（如REINforce, A2C/A3C）在复杂控制任务中的应用潜力。附录：工程实践与部署本附录提供实用的工程建议，包括如何选择合适的硬件（CPU/GPU/TPU）、数据预处理管道的设计、模型保存与加载的最佳实践，以及将训练好的模型部署到生产环境中的基本流程和工具链介绍，确保读者能够顺利地将理论知识转化为可运行的系统。本书面向具备一定编程基础，希望系统掌握深度学习理论并注重工程实现的工程师、研究人员和高年级学生。通过阅读本书，读者将不仅掌握构建和训练复杂深度学习模型的“术”，更能理解其背后的“道”，从而在面对实际的AI挑战时，能够设计出高效、可靠的解决方案。

作者简介

作者：约瑟夫•阿德勒（Joseph Adler）拥有多年数据挖掘和数据分析经验，曾就职于DoubleClick、美国运通和VeriSign公司。约瑟夫毕业于麻省理工学院，期间取得了计算机科学和电子工程的学士及硕士学位。他拥有多项计算机安全和密码学领域的专利，并且是《棒球技巧》（Baseball Hacks）的作者。目前，他在LinkedIn公司任高级数据科学家。

译者：刘思喆中国人民大学统计学院科班出身，国内资深R领域专家，拥有10 年R 语言使用经验，中国R 语言会议联合发起人。《153 分钟学会R》作者，《R reference card》译者。“统计之都” 理事会成员，R 语言版版主；电信、互联网、彩票行业资深数据挖掘专家。CSDN 大数据技术论坛、DATA World Forum、中国人民大学数据挖掘中心特邀讲师。

目录信息

I 基础篇
第1 章获取和安装R 3
R 版本3
R 的安装3
Windows 4
Mac OS X 5
Linux 和UNIX 系统5
第2 章R 的用户界面 7
R 的图形用户界面7
Windows 8
Mac OS X 8
Linux 和UNIX 程序9
R 控制台11
命令行编辑13
批处理模式14
在Excel 中使用R 15
RStudio 17
其他运行R 的方式17
第3 章简短的示例 19
基本操作19
函数21
变量22
数据结构简介25
对象和类28
模型和公式30
图表32
获得帮助37
第4 章R 包 39
R 包概览39
列示本地库中的R 包40
加载R 包42
在Windows 和Linux 系统下加载R 包42
在Mac OS X 系统下加载R 包42
搜索R 包资源库43
搜索网络上的R 包资源库44
基于R 界面搜寻和安装包44
从其他资源库安装R 包47
定制R 包47
创建包目录48
创建R 包49
II 语言篇
第5 章R 语言概览 53
表达式53
对象54
符号54
函数55
在赋值语句中，对象会被复制56
R 中一切皆为对象57
特殊值58
NA 58
Inf 和-Inf 58
NaN 59
NULL 59
强制转换59
R 解释器60
观察R 是如何工作的62
第6 章R 语法65
常量65
数值向量65
字符向量67
符号67
运算符69
运算顺序70
赋值操作71
表达式72
分离型表达式72
括号72
花括号73
控制结构74
条件语句74
循环75
访问数据结构79
数据结构操作符79
通过整数向量引用79
通过逻辑向量引用82
通过名字进行引用83
R 编程标准84
第7 章R 对象 86
基本对象类型86
向量89
列表91
其他对象91
矩阵92
数组92
因子93
数据框95
公式96
时间序列98
Shingle 对象99
日期和时间对象100
连接对象100
属性101
类104
第8 章符号和环境 106
符号106
环境107
全局环境108
环境和函数109
调用堆栈109
在不同的环境中对函数求值110
向环境中添加对象113
异常113
提示错误114
捕获错误115
第9 章函数 117
函数的关键字117
参数117
返回值119
函数参数119
匿名函数120
函数的属性122
参数顺序和具名实参124
副作用125
改变其他环境125
输入/输出126
图形126
第10 章面向对象编程 127
R 的面向对象编程概览128
核心概念128
实现的例子129
R 的面向对象编程：S4 135
类的定义135
对象的新建137
槽的存取138
对象的操作138
创建强制转换方法138
方法139
方法的管理140
基本类型141
更多的帮助142
守旧派的OOP：S3 142
S3 的类143
S3 方法144
在S4 的类中使用S3 的类145
查找隐藏的S3 方法145
III 数据篇
第11 章数据的存取和编辑 149
在R 中输入数据149
用R 命令输入数据149
用图形界面输入数据150
保存和读入R 对象153
用save 保存对象153
从外部文件导入数据154
文本文件155
其他软件163
导出数据164
从数据库获取数据164
导出然后导入165
数据库连接包165
RODBC 166
DBI 177
TSDBI 181
从Hadoop 中获取数据182
第12 章准备数据 183
合并数据集183
粘贴数据结构184
通过共同字段合并数据188
数据转换189
变量重新赋值190
转换函数190
对对象的每个元素进行函数运算191
数据分段197
shingle 197
Cut 197
利用分组变量合并对象198
子集199
中括号索引的方式199
subset 函数200
随机抽样200
汇总函数202
tapply 与aggregate 202
用rowsum 聚合表格205
计数206
数据修整209
数据清洗218
查找和删除重复数据219
排序219
IV 可视化篇
第13 章图形 225
R Graphics 概述225
散点图226
时间序列231
柱状图233
饼图238
分类数据绘图239
三维数据245
绘制分布图252
箱线图256
画图设备259
自定义图形260
绘图函数常见参数260
图形参数260
基本图形函数271
第14 章Lattice 绘图280
历史280
lattice 包概述281
lattice 的工作原理281
例子281
使用lattice 函数284
定制面板函数285
高级lattice 函数286
单一的网格作图287
二元网格作图312
三元图321
其他图形326
定制lattice 图328
lattice 函数的常用参数328
trellis.skeleton 329
指定如何绘制坐标轴330
参数331
plot.trellis 336
strip.default 337
simpleKey 338
低级函数339
低级绘图函数339
面板函数340
第15 章ggplot2 341
一个简短的介绍341
图形语法345
一个更复杂的例子：医保数据350
快速绘图360
用ggplot2 绘图361
更多信息365
V 统计篇
第16 章数据分析369
描述性统计369
相关系数和协方差372
主成分分析375
因子分析379
bootstrap 重抽样380
第17 章概率分布382
正态分布382
常见分布的参数384
分布函数族385
第18 章统计检验389
连续型数据390
基于正态分布的检验390
不依赖分布的检验405
离散数据408
比例检验408
二项式检验409
列联表检验410
列联表非参数检验416
第19 章功效检验417
实验设计示例417
t 检验实验设计418
比例实验设计419
方差分析设计420
第20 章回归模型422
简单的线性模型示例422
拟合模型424
指定模型的工具函数425
获取模型信息425
更新模型431
lm 函数的详述432
最小二乘回归的假设434
稳健回归和阻力回归436
子集选取和Shrinkage 回归438
变量的逐步选取438
岭回归439
Lasso 和最小角回归440
弹性网络442
主成分回归和偏最小二乘回归442
非线性模型443
广义线性模型443
glmnet 包446
非线性最小二乘449
生存模型450
平滑456
样条线456
拟合多项式曲面458
核平滑459
回归的机器学习算法460
回归树模型462
MARS 算法473
神经网络479
投影寻踪回归483
广义可加模型486
支持向量机488
第21 章分类模型 490
线性分类模型490
logistic 回归490
线性判别分析495
对数线性模型499
机器学习分类模型500
k 近邻500
分类树模型502
神经网络506
支持向量机507
随机森林507
第22 章机器学习509
购物篮分析509
聚类514
距离度量514
聚类算法515
第23 章时间序列分析519
自相关函数519
时间序列模型520
VI 其他主题
第24 章优化R 程序性能527
R 程序性能的测量527
时间测定527
性能分析528
监控内存的使用530
内存性能分析531
优化你的R 代码531
使用向量操作531
R 中查找的性能534
使用数据库查询大数据集541
内存预分配541
清理内存541
大数据集的函数543
加速R 的其他方法543
R 字节码编译器543
高性能的R 版本546
第25 章Bioconductor 551
例子552
加载原始的表达数据552
从GEO 读取数据557
匹配表型数据559
分析表达数据560
关键的Bioconductor 包564
数据结构568
eSet 568
AssayData 570
AnnotatedDataFrame 571
MIAME 571
Bioconductor 包使用的其他类572
如何进一步学习573
Bioconductor 之外的资源574
教程574
课程574
相关图书575
第26 章R 和Hadoop 576
R 和Hadoop 576
Hadoop 简介577
RHadoop 582
Hadoop streaming 597
了解更多600
一些其他的用R 做并行计算的包601
Segue 601
doMC 602
从哪里我们可以了解更多602
参考文献603
索引606
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

1、in a nutshell 是简单说的意思，开始时以为nutshell 是一种计算机语言，还以为该书比较难，所以一直搁在那里没看。其实很简单，作为一本入门级的书非常适合，书中对一些概念性的东西做了详细的介绍，比较赋值符号“<-”,packages,如何写packages,函数的语法等，比《The R bo...

评分☆☆☆☆☆