《数据挖掘与R语言》读后感100字

《数据挖掘与R语言》是一本由(葡)Luis Torgo著作，机械工业出版社出版的216图书，本书定价：49.00元，页数：2013-4，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《数据挖掘与R语言》读后感(一)：一本需要仔细研究的数据挖掘入门教程

本书虽然很薄，却无疑是一本需要仔细琢磨的书。

书中使用四个例子来完成对对数据挖掘这一类工作所涉及到的各个方面。

四个例子按照由浅入深的顺序排列，并且每个例子的侧重点均不相同。所以在前言中有提到，如果读者是新人，那么就从头到尾的读，如果读者已经对各类概念有所了解，那么可以从不同的例子中找到自己关心的知识点进行阅读。

书里面没有涉及大量的数学概念，均是很好理解的一些基本常识。所以数学不好的读者基本上可以读得下去。

略有不足：

* 书中大量使用了作者提供的程序包。这让本书中使用的方法很难直接应用到实际工作中。而且因为篇幅有限，又没有对作者使用的程序包的实现进行讲解，所以本书只限于对知识领域的学习和了解，而无法作为一本可以直接“复制黏贴的代码参考书”。

《数据挖掘与R语言》读后感(二)：数据挖掘与R语言视频教程

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）模式识别、分类预测算法原理及其实现

三、课程学习目标：

本课程讲解理论的同时结合大量的案例，让学习者可以快速掌握数据挖掘技能，并利用R数据处理、画图、

实现据挖掘模型的建立。学习完本课程，学习者能达到以下目标：

1）掌握基本R用法；

2）用R进行描述性统计分析、进行数据处理和数据可视化；

3）缺失值的清洗能力；

4）用R语言建立数据挖掘模型；

四、课程大纲：

第一章：基本概念介绍

第1课、数据挖掘、R语言概念介绍

第2课、软件安装和数据的读、写、修改

第3课、基本概念讲解（向量、矩阵、因子、数据框、列表）

第4课、基本图形的讲解和绘制

第二章：实用软件包介绍及应用

第5课、plyr包主函数讲解

第6课、plyr包辅助函数讲解

第7课、Ggpolt2介绍

第8课、Ggpolt2实践

第9课、reshape2包的讲解和实际操作

第10课、课缺失值的处理

第三章：算法讲解及应用

第11课、knn原理简介

第12课、knn算法实际操作

第13课、决策树的理论讲解

第14课、决策树实操

第15课、人工神经网络的介绍1

第16课、人工神经网络介绍2

第17课、人工神经网络实操1

第18课、人工神经网络实操2

第19课、支持向量机原理介绍

第20课、支持向量机的实操

《数据挖掘与R语言》读后感(三)：数据挖掘入门到精通—R语言视频教程

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）模式识别、分类预测算法原理及其实现

三、课程学习目标：

本课程讲解理论的同时结合大量的案例，让学习者可以快速掌握数据挖掘技能，并利用R数据处理、画图、实现据挖掘模型的建立。学习完本课程，学习者能达到以下目标：

1）掌握基本R用法；

2）用R进行描述性统计分析、进行数据处理和数据可视化；

3）缺失值的清洗能力；

4）用R语言建立数据挖掘模型；

四、课程大纲：

第一章：基本概念介绍

第1课、数据挖掘、R语言概念介绍

第2课、软件安装和数据的读、写、修改

第3课、基本概念讲解（向量、矩阵、因子、数据框、列表）

第4课、基本图形的讲解和绘制

第二章：实用软件包介绍及应用

第5课、plyr包主函数讲解

第6课、plyr包辅助函数讲解

第7课、Ggpolt2介绍

第8课、Ggpolt2实践

第9课、reshape2包的讲解和实际操作

第10课、课缺失值的处理

第三章：算法讲解及应用

第11课、knn原理简介

第12课、knn算法实际操作

第13课、决策树的理论讲解

第14课、决策树实操

第15课、人工神经网络的介绍1

第16课、人工神经网络介绍2

第17课、人工神经网络实操1

第18课、人工神经网络实操2

第19课、支持向量机原理介绍

第20课、支持向量机的实操