《数据挖掘与R语言 》
本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例 （藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。

本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。


机器学习：实用案例解析
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。

全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包 含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件 箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系 统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突 出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。


《R语言与网站分析 》
本书从互联网应用角度对R语言如何实现数据挖掘和指标分析等问题做了阐述。通过诸多真实应用案例的分析，作者试图为读者建立起一座沟通数学原理和互联网实际业务应用的桥梁。同时本书给出了案例中的完整代码以及分析过程，力图帮助读者充分理解R语言是如何实现算法的。

本书是目前为止国内唯一一本阐述如何使用R语言来分析和挖掘互联网数据的应用性书籍。书中使用大量的实际案例，把数学原理同R语言实现方案有机结合起来。力图通过案例分析达到举一反三的效果，进而指导读者在日后的实际工作中进行应用。同时书中也阐述众多常用的数据分析和挖掘的方法和原理，对于非互联网的从业人员也很有指导意义。


《R语言经典实例 》
本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你 马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 著。


《R语言编程艺术 》
R语言是世界上最流行的用于数据处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之， 在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。

本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最 基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都 是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。


《时间序列分析及应用:R语言(原书第2版) 》
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。