面向数据科学家的书籍
Posted: Sun Mar 02, 2025 8:26 am
R 食谱
这本书由 Teetor Paul 撰写，值得一读，因为它提供了一些技巧和窍门，帮助 学生克服日常操作和数据预处理中的困难。它不包含各种概念的理论解释，而是重点介绍如何使用这些 爱沙尼亚手机号码列表 念来解决问题。本书涵盖的其他主题包括统计概率、数据预处理、时间序列分析等。
R 图形手册
本书的作者是 Winston Chang。数据可视化使数据更有趣，分析也更简单。自定义表格，通过使用颜色使其更具吸引力，被认为是数据科学家的一项关键技能。本书通过专注于通过样本数据在 R 上构建数据来帮助人们做到这一点。它强调使用 ggplot2 包来理解和管理所有可视化活动。
应用预测模型
它由 Max Kuhn 和 Kjell Johnson 编写。本书包含理论和实践知识，巧妙地管理了过度拟合、线性和非线性模型、树方法、特征选择等关键主题。它还使用 caret 包演示了这些算法。Caret 被认为是 CRAN 库中最强大的 ML 包之一。
通过登录互联网获取可读内容，解决问题非常容易。但书籍是一种不会给你错误信息的来源，它还能通过提供多种观点来丰富你的经验。还有各种观点可以拓宽你的视野。上面提到的书籍是根据内容、案例研究的多样性以及示例入围的，因此无论你是资深数据科学家还是初学者，这些书籍在需要的时候都会派上用场。它还可以帮助您选择和挑选数据科学所需的下一本书。
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R 图形手册
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应用预测模型
它由 Max Kuhn 和 Kjell Johnson 编写。本书包含理论和实践知识，巧妙地管理了过度拟合、线性和非线性模型、树方法、特征选择等关键主题。它还使用 caret 包演示了这些算法。Caret 被认为是 CRAN 库中最强大的 ML 包之一。
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