Data Mining with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Luis Torgo

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:2010-11-9

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439810187

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• R
• R语言
• 统计
• 计算机
• 数据分析
• 计算机科学
• R.
• Data Mining
• R
• Statistics
• Machine Learning
• Analysis

好的，这是一份关于一本名为《精湛R语言数据挖掘实战》（暂定名，以避免与您提供的书名重复，并确保内容不与之重叠）的图书简介。 --- 《精湛R语言数据挖掘实战》图书简介 洞悉数据背后的商业智慧：从理论基石到工业级部署 本书定位： 本书并非面向初学者的泛泛而谈，而是专为已经掌握R语言基础语法，并渴望将数据挖掘技术栈推向企业级应用和复杂预测建模的专业人士、数据科学家和高级分析师量身打造的深度指南。我们摒弃了教科书式的枯燥定义，专注于提供一套严谨、高效且极具可操作性的数据挖掘工作流程（Workflow）。 核心理念： 在当今数据驱动的商业环境中，仅仅能够运行`lm()`或`randomForest()`是不够的。真正的价值在于如何构建一个端到端（End-to-End）的、可维护的、能够持续产生业务洞察的预测系统。本书将数据挖掘视为一个严谨的工程学科，强调模型的可解释性、鲁棒性（Robustness）以及与现有IT架构的集成能力。 --- 第一部分：数据预处理与特征工程的艺术（The Craft of Feature Engineering） 第1章：超越基础清理——应对复杂数据的真实挑战 本章深入探讨在真实世界数据集中遇到的那些“棘手”问题。我们将超越缺失值和异常值的简单处理，重点讨论： 时间序列数据的特征提取： 如何从高频交易数据或传感器读数中提取出具有预测能力的滞后特征、移动平均、季节性分解残差以及基于傅里叶变换的周期性指标。 文本数据的情感与实体嵌入： 使用R的`tidytext`和深度学习框架（如基于`torch`的接口）进行高效的词嵌入（Word Embeddings）训练，并探索如何将主题模型（如LDA）的结果作为结构化特征纳入回归或分类模型中。 异构数据融合： 针对包含图像元数据、结构化表格和非结构化文本的混合数据集，介绍基于多模态融合的特征对齐技术，确保特征空间的一致性。 第2章：维度规约与可解释性特征选择的平衡 维度灾难是复杂模型性能的隐形杀手。本章聚焦于如何在不牺牲关键信息的前提下，有效降低特征维度： 非线性降维技术深入： 详尽对比主成分分析（PCA）的局限性，并实战应用非线性方法如t-SNE、UMAP在特征空间可视化中的应用，以及如何将这些低维嵌入作为新特征输入下游模型。 模型依赖的特征重要性评估： 不满足于随机森林或XGBoost自带的默认重要性得分。我们将引入SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的R包实现，用于深入理解模型决策边界，并根据业务反馈迭代优化特征子集。 --- 第二部分：先进预测模型与集成学习机制（Advanced Predictive Modeling） 第3章：梯度提升机的精细调校与性能极限突破 梯度提升机（GBM，包括XGBoost、LightGBM）是目前工业界最主流的预测工具。本章将挑战其性能的上限： 超参数调优的策略优化： 摒弃网格搜索（Grid Search），专注于使用贝叶斯优化（如`rBayesOpt`或定制化策略）在昂贵的训练代价下快速收敛到全局最优参数集。 异构模型集成（Stacking & Blending）： 构建多层集成模型。第一层使用不同学习范式（如线性模型、神经网络、树模型）进行预测，第二层使用元学习器（Meta-Learner，如逻辑回归或小型神经网络）来组合第一层预测，最大化模型的泛化能力。 第4章：深度学习在结构化数据挖掘中的应用 虽然深度学习常用于非结构化数据，但在处理大规模结构化数据集时，特定架构也能展现优势： 使用`keras`和`tensorflow`在R中构建深层多层感知机（MLP）： 重点讲解激活函数选择、正则化策略（Dropout, Batch Normalization）在处理高维稀疏特征时的作用。 稀疏特征的嵌入层（Embedding Layers）： 针对分类特征进行高效编码，将其映射到低维稠密向量空间，从而提升模型对高基数分类变量的处理能力。 --- 第三部分：模型验证、鲁棒性与可解释性（Validation, Robustness, and Interpretability） 第5章：严谨的交叉验证与对抗性评估 模型的稳健性远比单次测试集上的精度更重要。本章专注于构建抵御数据漂移和过拟合的验证框架： 时间序列特有的验证方法： 深入探讨滚动原点交叉验证（Rolling Origin Cross-Validation）和前向链式验证，确保模型在未来的时间点上保持可靠性。 模型稳定性测试： 介绍如何通过小批量扰动（Bootstrap Aggregation）来评估模型对输入数据微小变化的敏感度，并利用敏感性分析来量化特征间的交互影响。 第6章：构建可操作的解释层——从技术指标到业务洞察 业务部门需要的不是AUC值，而是“为什么”： 全局与局部解释的系统化报告： 学习如何将SHAP值转化为清晰的业务驱动因素报告，并使用交互式R包（如`plotly`或`DT`）创建可供非技术人员探索的解释仪表板。 反事实解释（Counterfactual Explanations）： 介绍如何回答“如果特征X的值改变为Y，模型预测结果会如何变化？”这一关键问题，这对于信贷风险评估或个性化推荐至关重要。 --- 第四部分：模型部署与持续监控（Deployment and MLOps） 第7章：将R模型转化为生产级API 数据挖掘的价值在投入使用时才能体现。本章将R模型推向生产环境： 使用`plumber`构建高性能RESTful API： 讲解如何封装训练好的模型对象，处理异步请求，并实现高效的序列化与反序列化。 容器化部署基础： 将R环境、依赖包及`plumber`服务打包到Docker容器中，确保模型在任何云环境或本地服务器上的运行环境一致性。 第8章：生产环境中的模型健康管理 模型上线后，工作才刚刚开始。本章关注模型生命周期管理（MLOps）： 数据漂移（Data Drift）的实时监测： 使用统计检验方法（如KS检验、Jensen-Shannon散度）在生产数据流中实时监测输入数据分布的变化，并在漂移超过阈值时自动触发再训练警报。 性能衰退（Performance Decay）的跟踪： 建立在线性能监控仪表板，追踪关键业务指标（如点击率、转化率）与模型预测结果的偏差，确保模型与实际业务表现同步。 --- 读者预期收获： 完成本书学习后，读者将不再满足于Jupyter Notebook中的“一次性分析”。您将掌握一套完整的、面向工业界标准的数据挖掘工程流程，能够独立设计、训练、验证并部署鲁棒、可解释且持续优化的预测模型，真正实现从数据到商业价值的飞跃。 技术栈亮点： 本书严格基于R语言生态系统，深度整合了`tidyverse`系列、`caret`/`tidymodels`生态、`XGBoost`/`LightGBM`接口、`torch`/`keras`接口，以及最前沿的解释性工具包。

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘入门到精通—R语言视频教程 课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/59 课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com 课程介绍 一、课程所用软件：R 3.2.2（64位） RStudio 二、课程涉及到的技术点： 1）R语言的基本语法、函数 2）R中实用性很强的包 3...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这是一本适合R和数据挖掘初学者的书。 我第一次读这本书的时候，只是刚刚了解了R的语法，对数据挖掘也只知道几个经典算法的名称。但是阅读本书并没有太多的障碍。作者在第一章简要介绍了R的语法。后续的章节里，用到的每一个新的命令、算法都会加以解释。只要能够跟随作者...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

拿到《Data Mining with R》这本书，首先吸引我的是它那极具吸引力的封面设计。封面并没有采用过于花哨或复杂的图案，而是选择了一种抽象的数据流视觉表现，以深邃的蓝色背景衬托出跃动的白色线条，仿佛是数据在网络中流动、汇聚、分析的意象，传递出一种科技感与信息化的气息，让人立刻感受到这本书的核心主题。书的整体尺寸也很适中，无论是放在书架上还是随身携带，都非常方便，而且纸张的质感也非常好，是一种柔和的米白色，印刷清晰，字迹锐利，阅读起来非常舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我之所以会选择这本书，是因为我在工作中接触到的数据量越来越大，如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，已经成为一个非常紧迫的需求。而R语言作为一款在统计分析和数据科学领域广泛应用的工具，其强大的功能和灵活的扩展性，让我对它充满了兴趣。然而，仅仅了解R语言的基础语法是远远不够的，我需要一本能够将R语言与数据挖掘的理论和实践紧密结合的书籍。这本书的名字《Data Mining with R》恰好精准地概括了我的需求。我特别看重书中是否能够详细讲解如何利用R语言实现各种数据挖掘算法，例如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等。我希望书中能够提供清晰的步骤指导，并且配有可执行的代码示例，最好是能够使用真实的或模拟的数据集来演示整个流程，这样我才能更好地理解算法的原理和在实际中的应用。此外，数据预处理和数据清洗也是数据挖掘过程中非常关键的环节，我希望书中能够提供一些关于如何用R语言处理缺失值、异常值、数据转换等方面的实用技巧，因为高质量的数据是成功挖掘的基础。同时，我也希望书中能涵盖模型评估和结果解释的内容，教会我如何衡量模型的性能，以及如何将挖掘出的模式转化为有意义的业务洞察。从我初步翻阅的章节来看，这本书的编写风格非常注重实践性，这一点让我感到非常欣慰。它并没有花费大量篇幅在过于理论化的概念上，而是很快地进入到如何使用R语言来解决实际的数据挖掘问题。我对书中关于数据可视化部分的介绍也充满期待，我相信通过R语言的强大图形功能，一定能够更有效地呈现数据挖掘的结果，帮助我更好地理解和沟通。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的外观设计相当令人满意。书的封面采用了一种相对内敛但又不失专业的设计风格，柔和的渐变色背景，搭配上清晰醒目的书名和作者信息，整体给人一种严谨而又不失活力的感觉。书的纸张质量也是相当不错的，触感光滑细腻，印刷清晰，字体大小适中，排版布局也十分合理，阅读起来非常舒适，不会有压抑感，即使长时间阅读也能保持良好的阅读体验。我购买这本书的初衷，是因为我一直对数据挖掘这个领域非常感兴趣，并且在学习和工作中也逐渐意识到数据分析和挖掘能力的重要性。同时，我了解R语言是目前数据科学领域非常流行和强大的工具之一，无论是统计分析、数据可视化还是机器学习，R都有着丰富的库和强大的功能。因此，我希望能够找到一本能够将这两者完美结合的书籍，指导我如何有效地运用R语言来进行数据挖掘。这本书的名字《Data Mining with R》正好满足了我的这一需求。我非常期待书中能够提供系统的、循序渐进的学习路径，帮助我掌握数据挖掘的核心概念和技术。特别是对于各种经典的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，我希望书中能够详细讲解它们的原理，并且提供如何在R语言中实现这些算法的详细代码示例。数据的预处理和清洗是数据挖掘过程中不可或缺的关键步骤，我希望书中能够提供一些实用的技巧和方法，指导我如何使用R语言来处理现实世界中的脏数据，例如缺失值、异常值、数据转换等。此外，模型评估和结果解释也是非常重要的环节，我希望书中能够教会我如何科学地评估模型的性能，以及如何将挖掘出来的模式转化为有价值的商业洞察。从我初步浏览的目录和前几章的内容来看，这本书的编写风格十分注重实操性，它并没有过多地停留在抽象的理论层面，而是很快地引导读者进入到R语言的实际操作中，这一点让我感到非常振奋。我尤其期待书中关于数据可视化部分的介绍，因为我深知R语言在数据可视化方面的强大能力，通过精美的数据图表，能够更直观、更有效地传达数据挖掘的成果。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的封面设计非常引人注目，采用了一种现代而又富有内涵的设计风格。封面整体色调偏向于深邃的蓝色，上面流动着交织的线条，仿佛是数据在复杂网络中穿梭，给人一种神秘而又充满智慧的感觉。书的尺寸也非常合理，厚度适中，拿在手里很有质感，而且纸张的质量很好，是那种柔软但又不失韧性的米白色纸张，印刷清晰，字体大小也恰到好处，排版布局非常舒展，阅读起来眼睛不会感到疲劳，整体的阅读体验非常愉快。我之所以选择这本书，主要是我在数据分析领域有持续的学习和探索的热情，而R语言作为数据科学领域最流行的工具之一，其在数据挖掘方面的强大功能和广泛应用，是我一直想要深入掌握的。市面上关于R语言的书籍很多，但能将数据挖掘的核心概念、算法以及R语言的实现完美结合的书籍并不算多。这本书的标题《Data Mining with R》恰好精准地捕捉到了我的需求，它承诺将数据挖掘的理论知识与R语言的实践操作相结合，对我来说具有非常大的吸引力。我非常看重书中是否能够提供清晰、系统的学习流程，从数据预处理、特征工程，到具体的挖掘算法（如分类、回归、聚类、关联规则等）的原理讲解和R语言代码实现。我希望书中能够提供大量的代码示例，并且最好是能够附带实际可用的数据集，这样我才能通过动手实践来巩固所学知识，并且能够将学到的技术运用到我自己的项目中。数据预处理和清洗是数据挖掘过程中不可或缺的关键环节，我希望书中能够提供一些实用的技巧和方法，指导我如何使用R语言来处理现实世界中的各种“脏”数据。同时，我也非常期待书中关于数据可视化部分的介绍，因为R语言在数据可视化方面有着非常强大的能力，通过精美的图表，能够更直观地展示数据的模式和挖掘结果，这对于理解和沟通都非常有帮助。从我初步翻阅的几章内容来看，这本书的编写风格非常注重实用性和可操作性，它并没有过多地停留在理论层面，而是很快地引导读者进入到R语言的实际应用中，这一点让我感到非常兴奋，并且对后续的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的整体包装和纸质都给我留下了很好的印象。封面设计简洁而有力量，选用了一种沉稳的深蓝色作为主色调，配以抽象化的数据流图形，以及清晰的白色书名，整体风格透露出专业和科技感。书的尺寸适中，拿在手里很有分量，但不会觉得沉重，纸张的质感也很好，柔和的米白色，印刷清晰，字迹锐利，排版也相当合理，阅读时眼睛不容易疲劳，整体的阅读体验非常舒适。我选择这本书的主要原因是，在当前这个数据驱动的时代，掌握数据挖掘的技术已经变得越来越重要，而R语言作为一款在统计学和数据分析领域备受推崇的工具，其功能强大且开源免费，吸引了大量的用户。我过去也接触过一些关于数据分析和R语言的书籍，但很多都侧重于R语言的基础语法或者统计理论，很少有能够将数据挖掘的整个流程与R语言的实际操作完美结合的书籍。这本书的标题《Data Mining with R》直接点明了它的核心价值，即利用R语言来进行数据挖掘，这正是我所急需的。我非常期待书中能够详细讲解数据挖掘的各个阶段，从数据收集、数据预处理、特征工程，到各种经典的挖掘算法（如分类、聚类、关联规则、回归等）的实现，再到模型评估和结果解释。我希望书中能够提供丰富的代码示例，最好是能够包含一些实际的数据集，让我可以跟着书中的步骤一步一步地进行实践，真正掌握如何运用R语言解决实际问题。数据预处理和清洗是数据挖掘过程中至关重要的一步，我特别希望书中能提供一些关于如何处理缺失值、异常值、数据转换等方面的实用技巧和方法。同时，数据可视化也是展示数据洞察和模型结果的重要手段，我希望书中能够充分利用R语言在可视化方面的优势，教授我如何创建出高质量、信息丰富的图表。从初步翻阅的章节来看，本书的编写风格非常注重实践操作，它并没有过多地纠缠于抽象的理论，而是快速地引导读者进入到R语言的具体应用中，这让我感到非常满意和期待。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的装帧设计给我留下了非常好的第一印象。封面的设计是一种低调而又专业的风格，选用了一种比较沉静的蓝色系作为主色调，搭配上简洁的白色字体，整体给人一种稳重、可靠的感觉，很符合数据挖掘这个主题所需要的严谨态度。书的尺寸也非常合适，单手握持或者放在桌面上翻阅都很舒适，不像一些大部头书籍那样显得笨重。纸张的选用也相当不错，触感细腻，并且有一定的厚度，翻页的时候不会轻易起毛边，印刷清晰度也很高，文字和代码都非常易读，不会有模糊不清的情况出现，这一点对于阅读代码和理解书中的技术细节至关重要。我之所以选择这本《Data Mining with R》，主要是因为它直接点明了核心内容——利用R语言进行数据挖掘。在现今这个大数据时代，掌握数据挖掘的技术已经是很多行业的核心竞争力，而R语言作为一款开源且功能强大的统计分析和图形化软件，其在数据科学领域的应用早已深入人心。我过去接触过一些关于数据分析的书籍，但很多都侧重于理论，而缺乏将理论与实际操作相结合的实操指导，特别是使用某个具体软件工具进行练习的例子。这本书的出现，正好填补了我在这一方面的需求，它承诺将数据挖掘的理论知识与R语言的强大功能相结合，帮助读者能够真正上手，解决实际问题。我非常期待书中能够提供清晰的步骤和丰富的代码示例，能够引导我从零开始，一步一步地学习如何使用R语言进行数据预处理、特征工程、模型构建、性能评估以及结果解读。尤其是那些经典的挖掘算法，比如决策树、支持向量机、K-means聚类等，我希望书中能够详细讲解它们的原理，并且给出如何在R中实现这些算法的完整代码，甚至是一些更进阶的应用场景。此外，数据可视化也是数据挖掘过程中不可或缺的一环，R语言在这方面有着得天独厚的优势，我希望这本书也能在数据可视化方面提供一些实用的技巧和案例，教会我如何通过图表来更直观地展示数据特征和挖掘结果，从而更好地沟通和理解。总而言之，我对《Data Mining with R》这本书寄予厚望，希望它能够成为我学习和实践数据挖掘的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的封面设计非常吸引人，它采用了一种深邃的蓝色背景，上面交织着抽象的白色数据流线条，整体视觉效果既专业又富有现代感，让人一眼就能感受到它与数据和科技的紧密联系。书的尺寸适中，拿在手中感觉厚实且有质感，纸张的质量也相当不错，是那种柔和的米白色，印刷清晰，字迹锐利，而且排版设计也很合理，留白充足，阅读时眼睛不容易疲劳，整体的阅读体验非常舒适。我选择这本书的主要原因，在于我对数据挖掘这个领域有着强烈的学习愿望，并且了解R语言在数据科学领域举足轻重的地位。我希望能够掌握如何利用R语言来处理海量数据，从中发现隐藏的模式和有价值的信息。虽然市面上关于R语言的书籍不少，但能够系统性地将数据挖掘的理论与R语言的实践完美结合的书籍却不多见。这本书的标题《Data Mining with R》正好契合了我的需求。我非常期待书中能够提供一个清晰、完整的学习路径，从基础的数据预处理和特征工程，到各种经典的挖掘算法（如分类、聚类、关联规则等）的原理讲解和R语言代码实现。我希望书中能够提供足够多的代码示例，并且最好是能够包含实际的数据集，这样我才能通过动手实践来更好地理解和掌握这些技术。数据预处理和清洗是数据挖掘过程中不可或缺的关键环节，我希望书中能够提供一些关于如何使用R语言来处理缺失值、异常值、数据转换等方面的实用技巧和方法。此外，我非常关注书中关于数据可视化部分的介绍，因为R语言在数据可视化方面拥有强大的能力，通过直观的数据图表，能够更有效地展示数据分析的结果和洞察，这对于理解和沟通都非常有帮助。从我初步翻阅的章节来看，这本书的编写风格非常注重实操性，它能够快速地将读者引入到R语言的具体应用中，并且提供详细的代码示例和解释，这让我感到非常兴奋，并且对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的外观设计给我留下了深刻的印象。封面采用了简洁的深蓝色背景，上面流动着一些抽象的白色和浅蓝色线条，这些线条交织在一起，仿佛在描绘数据流动的过程，整体设计既专业又富有艺术感，让人一看就对书的内容充满了好奇。书的纸张质量也相当不错，是一种柔和的米白色，触感细腻，印刷清晰，字迹锐利，而且纸张的厚度也比较适中，翻页时不会有沙沙的声响，整体阅读体验非常舒适。我选择这本书的原因非常明确，随着数据量的爆炸式增长，数据挖掘已经成为各行各业不可或缺的核心技能。而R语言作为一款功能强大、应用广泛的统计分析和数据可视化工具，在数据科学领域扮演着极其重要的角色。我一直希望能够系统地学习如何利用R语言进行数据挖掘，从而从海量数据中提取有价值的信息。这本书的标题《Data Mining with R》直接点明了它的核心价值，它承诺将数据挖掘的理论与R语言的实践紧密结合，这正是我一直在寻找的。我非常期待书中能够提供一个完整的数据挖掘框架，包括数据预处理、特征工程、模型选择、算法实现、模型评估和结果解释等各个环节。我特别希望书中能够提供丰富的代码示例，并且最好是能够提供可用的数据集，这样我才能真正地动手实践，掌握这些数据挖掘技术。数据预处理和清洗是数据挖掘过程中最耗时但也最关键的步骤之一，我希望书中能够提供一些关于如何使用R语言高效处理缺失值、异常值、数据转换等方面的实用技巧。此外，我对于书中关于数据可视化部分的介绍也充满期待，因为R语言在数据可视化方面具有强大的能力，通过图表可以更直观地理解数据和挖掘结果。从我初步浏览的章节来看，这本书的编写风格非常注重实操性，它能够很快地引导读者进入到R语言的具体应用中，并且提供清晰的代码示例，这让我感到非常振奋，并且对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的封面设计非常有辨识度，采用了一种比较沉稳的蓝色作为主色调，搭配上抽象的数据节点和连接的线条，整体呈现出一种专业、严谨且富有科技感的视觉风格。书的尺寸适中，拿在手里感觉很厚重，显示出内容的充实，纸张的质量也很好，是一种柔和的米白色，触感细腻，印刷清晰，字迹锐利，排版也相当舒展，长时间阅读也不会感到疲劳，整体的阅读体验非常舒适。我选择这本书是因为我一直对数据挖掘领域充满浓厚的兴趣，并且希望能够提升自己在数据分析方面的技能。R语言作为数据科学领域中最受欢迎的工具之一，其强大的数据处理、统计分析和可视化能力，使它成为进行数据挖掘的理想选择。然而，我之前在学习R语言时，感觉缺乏一个能够系统地将数据挖掘的理论知识和R语言的实际应用结合起来的指导。这本书的标题《Data Mining with R》正是直击了我学习的痛点。我非常期待书中能够详细讲解数据挖掘的各个阶段，从数据的准备（包括数据加载、清洗、转换），到特征工程，再到各种经典的数据挖掘算法（如分类、回归、聚类、关联规则挖掘等）的原理以及它们在R语言中的实现。我希望书中能够提供大量清晰、可执行的代码示例，最好是能够提供配套的数据集，以便我能够通过实践来加深理解和掌握。数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一步，我希望书中能够提供一些关于如何使用R语言处理缺失值、异常值、数据格式化等方面的实用技巧和方法。同时，我对于书中关于数据可视化部分的介绍也抱有很高的期望，因为R语言在数据可视化方面有着非常强大的能力，我希望能够学习如何利用R语言创建出高质量、有信息量的数据图表，以更好地展示数据分析的结果和洞察。从我初步翻阅的章节来看，这本书的编写风格非常注重实践操作，它能够快速地将读者引入到R语言的具体应用中，并且提供详细的代码解释，这让我感到非常满意，并且对后续的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我最近购入了《Data Mining with R》，这本书的封面设计相当简洁大气，一看就知道是偏向学术和实操的书籍。拿到手沉甸甸的，封面的纸张质感也很好，翻开来，纸张是那种柔和的米白色，印刷清晰，排版也很舒服，一看就是那种可以长时间捧在手里阅读的类型。我之所以选择这本书，主要是被书名中的“Data Mining”和“R”这两个关键词吸引。在当前这个数据爆炸的时代，数据挖掘的重要性不言而喻，而R语言作为一款强大的统计分析和图形化工具，在数据科学领域更是占据着举足轻重的地位。我一直希望能够系统地学习如何利用R语言来进行数据挖掘，处理真实世界的数据，从中发现有价值的模式和洞见。这本书承诺将这两者结合，无疑正是我所需要的。尽管我还没有深入到每一个章节，但从目录和前言来看，它似乎涵盖了从基础的数据预处理，到各种经典的挖掘算法，再到模型评估和结果解释的整个流程，这一点让我非常期待。我尤其关注书中是否能够详细讲解如何在R中实现这些算法，以及如何解读算法输出的结果，因为理论知识固然重要，但真正掌握一项技能，关键还在于实践。我希望这本书能够提供充足的代码示例和数据集，让我可以跟着书中的步骤一步一步地进行操作，从而巩固所学知识。从我的初步浏览来看，这本书的作者在数据挖掘和R语言方面应该有着深厚的功底，期待它能为我打开数据挖掘的大门，让我能够更自信地运用R语言解决实际问题，提升自己在数据分析领域的专业技能。我对于这本书的开篇部分，关于R语言环境的搭建和基础语法的介绍，感到很满意。它没有过于冗长地讲解一些我可能已经了解过的东西，而是直奔主题，快速地进入到数据挖掘的核心内容。书中的一些关于数据加载和清洗的技巧，我觉得非常有启发性。特别是它对于缺失值处理和异常值检测的讲解，提供了多种不同的方法，并且说明了在不同场景下选择哪种方法更合适，这比我之前自己摸索或者从零散的网上资源中学习要系统得多。我最期待的是书中关于分类、聚类和关联规则挖掘的章节，这些都是数据挖掘中最基本也是最重要的技术。我希望它能够详细解释这些算法的原理，并且提供清晰的R代码实现。同时，我也希望能看到一些实际案例的分析，比如如何利用这些算法来解决商业问题，或者发现有趣的社会现象。书中的图表和数据可视化部分也给我留下了深刻的印象，R语言在数据可视化方面有很强的优势，我希望这本书能够充分展示如何利用R语言创建出高质量、信息量大的图表，来帮助我们更好地理解数据和挖掘结果。我对于这本书的逻辑组织和内容深度都抱有很高的期望，希望它能够帮助我从一个对数据挖掘有初步兴趣的人，成长为一个能够独立运用R语言进行数据挖掘的实践者。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining with R》这本书的装帧设计非常出色，给人一种专业且吸引人的感觉。封面上运用了深蓝色和浅蓝色的渐变，并点缀以抽象的数据点和连接线，传递出一种数据分析的科技感和前沿性。书的尺寸适中，拿在手里感觉很舒服，纸张的质感也相当不错，是一种柔和的米白色，触感细腻，印刷清晰，字迹锐利，而且排版布局很合理，留白恰当，阅读起来不会感到拥挤或不适，整体的阅读体验非常流畅。我购买这本书的初衷，是因为我认识到在大数据时代，数据挖掘技术的重要性日益凸显，而R语言作为一款功能强大且广泛应用的统计分析和图形化软件，是实现数据挖掘的理想工具。我之前也接触过一些关于R语言的书籍，但很多都侧重于基础语法或者统计模型的讲解，而缺乏系统性地将R语言应用于数据挖掘实践的指导。这本书的标题《Data Mining with R》恰好满足了我学习和实践数据挖掘的需求。我非常期待书中能够提供一套完整的数据挖掘流程，从数据的加载、清洗、转换，到特征选择、模型构建，以及模型评估和结果解释。特别希望能看到关于各种主流数据挖掘算法的详细讲解，以及如何在R语言中实现这些算法的详细代码示例。我希望这些示例能够足够实用，最好能使用真实世界的数据集，让我能够跟着书中的步骤进行实践，从而真正掌握数据挖掘的技能。数据预处理和特征工程是数据挖掘成功的关键，我希望书中能够提供一些关于如何使用R语言来处理缺失值、异常值、数据标准化、特征提取等方面的实用技巧和方法。此外，我非常关注书中关于数据可视化部分的介绍，因为R语言在数据可视化方面拥有得天独厚的优势，我希望能够学习如何利用R语言创建出清晰、有说服力的数据图表，以有效地展示数据洞察和模型结果。从初步浏览的章节来看，这本书的编写风格非常注重实操性，它能够快速地将读者引入到R语言的具体应用中，而不是过分强调抽象的理论，这一点让我非常欣慰，并且对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

较浅

评分☆☆☆☆☆

作者的数据挖掘和R功底很深厚。该书的优点是用实例学习的方式展示了数据挖掘的很多核心概念和技术，思路很广，函数写的十分艺术。缺点较多：程序可重复性差；4个case study的模型效果都很差，预测能力和拍脑袋无异。

评分☆☆☆☆☆

useful

评分☆☆☆☆☆

我爱excel

评分☆☆☆☆☆

通过案例分析实操来让读者熟悉数据挖掘和R