❶ r r语言实战 r语言编程艺术 机器学习哪本好
首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。 掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东...
❷ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐
R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。
掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。
最后，强烈推荐统计之都、R-bloggers，统计之都以及谢益辉、肖凯、刘思喆等人的博客（自行Google以及到上面的网站找链接），订阅一下，会很有帮助，RStudio是个很棒的IDE，用起来很爽，功能很强大。
总之，你可以从《R语言实战》开始出发吧！
❸ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐
R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。
❹ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐
R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。
掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。
最后，强烈推荐统计之都、R-bloggers，统计之都以及谢益辉、肖凯、刘思喆等人的博客（自行Google以及到上面的网站找链接），订阅一下，会很有帮助，RStudio是个很棒的IDE，用起来很爽，功能很强大。
总之，你可以从《R语言实战》开始出发吧！
摘自网络网友，谢谢。
❺ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐
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 着。
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。
金融数据分析导论：基于R语言
本书由统计学领域着名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所着，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。
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。
❻ 给要入门量化分析的人一些建议
给要入门量化分析的人一些建议
针对你数学、物理较好以及有一定C基础的情况，我的建议（也是对所有想要入门量化分析的人）的建议是：
一. 数学
继续打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，方便以后可以从初级经济学的学习转向中高级。你大一，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。比如国内着名的统计学大师陈希孺先生的《概率论与数理统计 (豆瓣)》、《数理统计学教程 (豆瓣)》等等，写得非常好，请仔细揣摩体会。
二. 经济学&金融学
数学基础可以了，如果学校教的你也觉得很简单，那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，看能不能看懂。
比如《计量经济学导论 (豆瓣)》这本书就不错，还有经典的范里安的中级微观经济学教材：《微观经济学 (豆瓣)》，以及经典圣经：《期权、期货和其他衍生品（第5版） (豆瓣)》。
当然，如果你想要出国深造，那么选择看英文版的是很好的选择。
但是如果你是想要更好地利用时间，看中文版也是不错的选择，因为看中文版肯定比英文版快得多。
三. 计算机与编程
1. 计算机
你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，了解计算机的大致工作原理，我推荐研读一下：《计算机科学概论（第11版） (豆瓣)》
2. 语言
然后，你既然要学习金融方面的知识，我建议可以暂时不学C或者C++，而选择学习python，python更简单，数理分析、科学计算能力更强大。我推荐看一下：《Python基础教程 (豆瓣)》，这本书讲的是python2.7，对初学者而言，还是看这本比较好。
你还可以参照统计语言R来更深入地理解python，我推荐《R语言编程艺术 (豆瓣)》。
然后你可以看一下专讲python用作数据分析的好书：《利用Python进行数据分析(豆瓣)》。（这本书里面讲的python以及对应的pandas、scipy、numpy模块都是基于python2.7的——这就是为什么我推荐的python入门教材是python2.7的，对于初学者，版本问题很可能是个坑，学2.7更好。）
另外，家中常备：《Python标准库 (豆瓣)》，很多问题就不用重新造轮子了。
3. 未来
计量方法严格来讲只是传统方法，为了应对未来、成为宽客，建议学习数据挖掘、机器学习、人工智能方面的知识，我推荐《数据挖掘导论 (豆瓣)》，《机器学习 (豆瓣)》等等书籍。
另：python作为解释型语言，性能不及C等编译型的语言，特别是对于高频交易等，以防万一，建议还是入一下计算机的算法、数据结构、计算机系统坑。。。。当然，这又是个大坑。
四. 实践
现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，也可以问下老师，闲来没事儿写几个交易模型试一试。
据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。
最后，少年，我看你骨骼惊奇，这本《集体智慧编程 (豆瓣)》我就送给你了，写一个遗传算法为内核、并且底层优化的具有进化特征的交易模型吧，特别是在数据环境本身就具有进化特性的情况下，亮瞎他们！——至少听起来很牛逼~~
❼ 入门r语言，r语言编程艺术和r语言实战最好先看哪一本
当然是先看比较入门的书，对R语言有个大概的了解，并且稍微操作一下。
再看r语言实战，内容比较全面，包括很多例子，不懂再参考一下并实际操作。看完这本书你就学得差不多了。
最后看r语言编程艺术，内容比较深入，涉及一些底层的东西和一些初学者不太用的东西。比如怎么用代码进行调试等。
❽ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐
R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。