Learning Predictive Analytics with R

If you are a statistician, chief information officer, data scientist, ML engineer, ML practitioner, quantitative analyst, and student of machine learning, this is the book for you. You should have basic knowledge of the use of R. Readers without previous experience of programming in R will also be able to use the tools in the book.

这是一本专为统计学家、首席信息官、数据科学家、机器学习工程师、机器学习实践者、定量分析师以及机器学习学生而设计的全面指南。这本书涵盖了从R语言介绍及基本操作到预测分析库的深度内容，帮助读者掌握预测分析所需的所有技能。 本书首先介绍了R语言，包括其历史、特点、应用领域以及基本操作。接着，深入讲解了R的安装与界面，使读者能够顺利地开始使用R进行数据分析。书中还详细介绍了R的包管理，包括如何安装、更新和卸载R包，以及如何通过包管理器来增强R的功能。 在数据可视化方面，本书提供了数据可视化功能的全面介绍，包括基本图形如直方图、条形图、折线图、箱线图和散点图，以及高级图形如热力图、地图、树状图等。此外，还介绍了如何格式化R中的绘图，使图表更加美观和易于理解。 在数据预处理和子集选择方面，本书详细讲解了如何数据预处理，包括数据清洗、整理和转换，以及如何子集选择，包括如何从原始数据集中选择一部分数据，用于特定的分析任务。 在聚类分析方面，本书介绍了距离度量方法，并详细讲解了k-means聚类算法和凝聚层次聚类。这些算法对于揭示数据中的结构至关重要。 在预测分析方面，本书深入探讨了预测的定义