本書共14章, 分為基礎(chǔ)理論和實(shí)戰(zhàn)實(shí)例兩大部分, 包括數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)學(xué)建模與仿真以及深度學(xué)習(xí)四大主題。第1篇 (第1-4章) 聚焦于數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析, 詳細(xì)介紹R語(yǔ)言的基礎(chǔ)語(yǔ)法、函數(shù)以及面向?qū)ο缶幊痰幕�本概�? 重點(diǎn)內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)持久化處理以及ggplot2繪圖等; 第Ⅱ篇 (第5-8章) 側(cè)重于數(shù)據(jù)應(yīng)用, 主要分析二維及三維數(shù)據(jù)處理、RMarkdown、Shiny應(yīng)用以及R包開發(fā)流程; 第Ⅲ篇 (第9-10章) 針對(duì)數(shù)學(xué)建模與仿真, 講述數(shù)學(xué)建模的基本方法以及如何通過(guò)數(shù)值仿真得到數(shù)學(xué)模型的解或近似解; 第Ⅳ篇 (第11-14章) 則是深度學(xué)習(xí), 著重介紹K近鄰算法、貝葉斯統(tǒng)計(jì)分析、支持向量機(jī)以及張量流深度學(xué)習(xí)技術(shù)。