9本R语⾔书，从⼊门到进阶都在这了
近期异步社区最新上架了两本R语⾔，⼩编带⼤家了解⼀下R语⾔书，从⼊门到进阶，都在这了。因为夏季即将到来，⼩编字体⽤了绿⾊，嘿嘿！
最新上架
R语⾔之书：编程与统计
作者：[新西兰]蒂尔曼·M. 戴维斯（Tilman M. Davies）
译者：李毅
《R语⾔编程艺术》双⼦星，
R语⾔⼊门到实战指南
⼀部翔实的百科全书式的R语⾔宝典
本书是⼀本指导你如何掌握并灵活运⽤⽬前世界上流⾏的统计分析编程语⾔——R语⾔的图书。即使你没有编程背景，或者只有少量的数学基础知识，也可以通过本书中丰富的实际案例，⾼效地学习统计学和R语⾔。
本书从基础知识，如处理数据、编写简单程序开始讲起，然后介绍了样本数据的统计概要、统计建模等。此外，你还将通过R语⾔的基本作图⼯具和贡献包（如ggplot2和ggvis）学习令⼈⽿⽬⼀新的数据可视化，并使⽤rgl贡献包做出交互式3D图。
本书包括以下主要内容：
R语⾔编程的基本原理，包括如何编写数据框、创建函数以及使⽤变量、语句和循环；
有关统计的知识，如探索性数据分析、概率、假设检验和回归模型等，并如何⽤R语⾔实现它们；
获得R语⾔的数千个贡献包和数据集的⽅法；
从数据中获取有意义的结论的⽅法；
画出⾼质量的图形。
R⼤数据分析实⽤指南
作者：[英]西蒙·沃克威克（Simon Walkowiak）
译者：顾星⽵, 刘见康
本书通过9章内容，循序渐进地揭⽰了⼤数据的概念，介绍了如何使⽤R进⾏数据处理，如何创建Hadoop虚拟机，如何建⽴和部署SQL数据库，同时还介绍了MongoDB、HBase、Spark、Hive相关的内容，并介绍了R的潜在应⽤场景。
本书适合中级数据分析师、数据⼯程师、统计学家、研究⼈员和数据科学家阅读，需要读者具备数据分析、数据管理和⼤数据算法的基本知识。
R语⾔回顾
R语⾔初学指南 作者：【美】Brian Dennis（布莱恩·丹尼斯）
译者：刘波, ⾼敬雅
有趣、⽣动、实⽤，⾼中⽣也能看懂的R语⾔书！
市⾯上的某些R⼊门⼿册过于复杂，让⼈误以认为学习R是⼀项“艰巨的任务”。《R语⾔初学指南》将从基础讲起，不要求读者具有计算机编程背景，不要求读者预先掌握统计学和微积分，读者只需具备⼀定的⾼中代数知识，就能够理解书中⽤到的数学知识。
通过《R语⾔初学指南》，读者可以掌握⼀系列R技术，并可使⽤这些技术来完成基础科学和应⽤数学课程上的⼤多数计算和绘图项⽬。
R语⾔统计⼊门（第2版）
作者：【丹麦】Peter Dalgaard
译者：郝智恒, 何通, 邓⼀硕, 刘旭华
《R语⾔统计⼊门(第2版)》以最恰当的⽅式向初学者介绍了R语⾔的全貌，内容涵盖基本的R编程⽅法、基本数据处理和⼀些⾼级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在《R语⾔统计⼊门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、⼴义线性模型、⾮线性拟合等
常⽤统计⽅法的原理。虽然《R语⾔统计⼊门(第2版》以实际案例解析居多，但是并⾮不重视理论，作者恰当⽽到位地描述了理论⽅⾯的内容，既不晦涩，也⾮浅薄，⽽是向读者打开了⼀扇窗。作者希望这《R语⾔统计⼊门(第2版)》可以作为⼀道“开胃菜”引导更多的⼈投⼊到对统计和R的研究之中。
R语⾔⼊门经典 作者：【英】安迪 尼古拉斯（Andy Nicholls）, 理查德 ⽪尤（Richard Pugh）, 艾梅 ⼽特（Aimee Gott）
译者：姜佑
R语⾔程序设计⼊门教程
学会R语⾔数据分析与挖掘实战技能
全⾯涵盖R语⾔编程基础
通过⼤量⽰例帮助读者夯实R语⾔编程技能
通过阅读本书，读者可以掌握有助于解决⼤部分真实的数据分析问题的R基础知识和实⽤编程技巧。你将掌握整个数据分析流程，学会创建⾼效、可复⽤且适合与他⼈共享的代码。
本书采⽤直观、循序渐进的⽅法进⾏讲解，旨在帮助读者掌握如何使⽤R语⾔进⾏数据的导⼊、导出、操控、汇总、建模和绘制。本书还提供了设计代码的思路，以及如何使⽤当前的* 佳实践来构建强⼤的R包。
R数据可视化⼿册 作者：【美】Winston Chang
译者：肖楠, 邓⼀硕, 魏太云
全彩印刷！
⽤R做数据可视化的实⽤⼿册
精选快速绘制⾼质量图形的150多个技巧
作者基于⾃⼰的RCookbook⽹站的内容写成本书，有很好的实⽤性。
本书提供了快速绘制⾼质量图形的150多个精选的技巧，读者不需要了解R绘图系统的全部细节便可以掌握这些技巧。书中的⼤多数⽅法使⽤的是以强⼤、灵活制图⽽著称的ggplot2包。
深度学习精要（基于R语⾔） 作者：【美】Joshua F. Wiley（威利）
译者：⾼蓉
机器学习⼈⼯智能AI参考书
R语⾔实战
使⽤⽆监督学习建⽴⾃动化的预测和分类模型
深度学习是机器学习的⼀个分⽀，其基础是⼀组试图使⽤模型架构建⽴⾼⽔平抽象模型的算法。本书结合R语⾔介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包开始，接着转向建⽴神经⽹络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。
数据科学：R语⾔实战 作者：【美】Dan Toomey（丹·图⽶）
计算机编程入门网站译者：刘丽君, 李成华, 卢青峰
学习R语⾔数据挖掘
探索数据科学的基本原理
算法解析与案例实战
本书涉及数据科学家感兴趣的核⼼话题，教会读者从各种各样的数据源中提取数据，并运⽤现有的公开可⽤的R函数和R功能包来处理这些数据。在很多情况下，处理结果能够以图形的⽅式显⽰，并获得更直观的理解。读者从中能学到⾏业内经常使⽤的主流数据分析技术。
概率图模型：基于R语⾔
作者：【法】David Bellot（⼤卫·贝洛特）
译者：魏博
热门机器学习研究⽅向
贝叶斯⽹络和马尔可夫⽹络分析⽅法
深度学习书籍 全彩印刷
概率图是什么？
⼀种可视化概率模型的⽅法，有利于设计和开发新模型，在⼈⼯智能、机器学习和计算机视觉等领域
应⽤⼴泛。
读者可以从本书中学到哪些知识？
理解概率图模型的概念，为特定的问题选取特定的概率图模型。调整模型参数，⾃动发现新的模型。
从简单到复杂，逐步理解贝叶斯模型的基本原理。
把标准的线性回归模型转换为强⼤的概率图模型。
理解当今产业界⼴泛使⽤的模型。
使⽤推断和近似推断算法，计算后验概率分布。

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