data mining with r

标题“Data Mining with R”表明本书是一本关于使用R语言进行数据挖掘的专业书籍。描述中提到这本书“用R语言实现数据分析，数据挖掘，一本非常好的书！”明确指出了书籍的内容重点，即通过R语言进行数据分析和数据挖掘。标签“R语言 数据挖掘 模型”则突出了本书的三个核心内容，即R语言、数据挖掘和模型。 R语言是一种专为统计计算和图形表示设计的编程语言，广泛应用于数据分析、统计分析、图形表示、报告撰写等领域。它拥有强大的社区支持和丰富的扩展包，是数据科学家的重要工具之一。数据挖掘是一个通过特定算法，从大量数据中提取信息和知识的过程，旨在发现数据中的模式、预测未来趋势以及支持决策制定。数据挖掘模型则是为了实现上述目标而构建的算法，这些模型能够帮助分析数据、预测结果并用于决策支持。 在描述中提到的“模型”这个词，其含义广泛，既包括统计学中的数学模型，也包括机器学习中的算法模型，还包括在数据分析中用于预测或分类的模型。在数据挖掘的背景下，模型通常指的是使用历史数据构建的预测模型，例如回归模型、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。这些模型是数据挖掘的核心，能够将数据转换为有价值的洞察力。 R语言中实现数据挖掘模型通常会用到一些包，例如著名的“caret”包，它提供了构建、训练和测试各种模型的统一接口。其他重要的包还有“rpart”用于决策树模型，“randomForest”用于随机森林模型，“e1071”提供支持向量机模型，“nnet”用于构建神经网络模型等。 从内容片段来看，本书是由Graham Williams所著，并由Togaware Pty Ltd出版。通过引用Springer出版社的出版信息，可以得知这本书是由Springer旗下的UseR!系列出品。这一系列专注于介绍R语言在统计分析方面的应用。本书在出版时，获取了包括Robert Gentleman、Kurt Hornik和Giovanni G. Parmigiani在内的多位数据分析领域专家的推荐。 内容片段中还提到了数据挖掘的发展历程和它所涉及的领域。数据挖掘在20世纪80年代晚期从数据库社区兴起，并迅速发展，其研究和应用领域包括了机器学习、高性能计算、可视化和统计学等。这表明了数据挖掘是一个多学科交叉的领域，它不仅需要统计学的深度知识，还需要计算机科学中的数据处理能力以及机器学习的算法技能。 内容片段的最后部分提到了“知识带来智慧和更好的理解”，强调了数据挖掘的重要性。数据挖掘不仅仅是数据处理的技术，它还关乎于从数据中提取知识，并通过知识来增进我们对世界的理解。这涉及将数据转化为有意义的洞察，这对于企业、科研机构、政府以及任何需要从数据中发现信息和知识的实体来说都是非常重要的。 本书“Data Mining with R”是一个对于想要深入学习使用R语言进行数据挖掘的读者非常有价值的资源。通过这本书，读者可以学习如何利用R语言强大的工具包，挖掘出数据中隐藏的模式和知识，从而为决策提供科学依据，为研究提供深度洞见。