R 语言的入门资料里,《R 语言入门经典中文版》算是比较实在的一本。内容挺全,从软件到基本语法、对象操作,讲得清楚也不啰嗦。对于刚上手 R 的你来说,这本资料挺友好,尤其是搞统计或数据建模的同学,会用得上。嗯,它对 R 的对象系统、交互式环境讲得还挺细,还顺带提了下常见的数据结构,像向量、数据框这类,拿来就能用。你要是习惯 MATLAB 的语法,用 R 也不会太别扭,响应快、语法清爽,代码写起来还蛮顺手。
R语言入门经典中文教程
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R 语言的函数式编程风格用起来蛮灵活,函数也能当变量传来传去,写起来有点像写 JS。像什么向量、矩阵、数据框这些东西,初学者刚上手会有点晕,这本教程里也都有例子,照着敲一遍就能懂。
还有对象的创建和删除这些操作,R 里面主要是通过赋值,比如x <- 10,你就可以用rm(x)把它删掉。写法上是有点别扭,但多写几次就顺手了。
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你要是平时接触Oracle或者MySQL,它也有一套适配的建模逻辑,像是这种多库兼容的工具,用起来还是蛮省心的。尤其对数据库结构图头大的同学,真的挺友好。
除了教程本身,还有不少配
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功能丰富的WEKA是做数据挖掘时比较常用的工具。是它的experiment 模块,挺适合跑批量实验的。中文资料不多,找到一个还不错的中文教程,讲得挺清楚,尤其是参数设置那块,贴心。
界面是比较老派那种,但逻辑还算清晰,适合新手慢慢摸索。教程里一步一步带你配置实验,比如怎么加多个数据集,怎么切换算法,还有怎么批量导出结果,细节都照顾到了。
用过 sklearn 的话,你会发现 WEKA 的流程更像是图形界面版的 pipeline,点点就能跑模型,适合不想写太多代码但又想看效果的场景。
有一点小建议:跑完实验记得保存下设置,WEKA 有时候容易忘了你改过什么。还有就是路径别用中文,容易出错。
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