如果想弄懂R的底层 像是 environment, formula, ... 等等 我还蛮推 <R in a Nutshell> 这本书的 另外， Wush 最近也常常在 R 社群聚会时，介绍的 Handly 的电子书 那份文件讲得比 <R in a Nutshell> 更加详尽 有兴趣的朋友，也可以去翻阅一下 另外，如果同时是 R 新手又想学点 Data Mining 和 Machine Learning 我觉得 <Machine Learning for Hackers> 是本不错的选择 然後，还有一本叫做 <R and Data Mining> 的书，前阵子有在天珑翻到 (草稿版) http://cran.r-project.org/doc/contrib/Zhao_R_and_data_mining.pdf 这本书也写得不错唷^^ ※ 引述《Yukirin (いい天気！)》之铭言： : ※ 引述《andrew43 (apan)》之铭言： : : 如果不懂程式语言，自修 R 应该会很辛苦。 : : 经验告诉我你需要的是学习同伴或可请教的对象， : : 不然真的会发生「每行程式码都看不懂，但书已经看完了」的现象。 : : 去听用 R 的课吧！ : 对各位来说R可能都不是第一套语言了， : 我目前学R大概也才两三个月吧， : 不过讲一下没有programming经验的人的学习历程， : 可能对类似的人比较有帮助。 : 背景： : 我是念经济的硕士，不过因为论文或是报告都是实证研究， : 所以对於统计、计量经济学上的概念都还可以。 : 在大学\研究所的时候使用的软体都是STATA， : 去年做研究助理的时候要运用前一个学长留下来的code， : 才第一次对if/else条件、for、while回圈有初步的印象。 : 动机： : 因为未来想试试看data analyst或mining的工作， : STATA应该只在少数的学术圈里有应用， : R应该是更通用且promising的工具。 : 入手： : 倒不是害怕英文，不过我的确入门R的时候找的都是中文书。 : 因为没有programming背景，我认为有些概念还是先从熟悉的语言理解， : 然後再靠英文的书籍补强完整的概念。 : 我所找到的第一套讲义是台北大学林建甫老师的<<医学统计与R>> : ( 下载: http://web.ntpu.edu.tw/~cflin/ ) : 篇幅不长，文字也很清晰，主要讲解R的整个概观、控制流、资料结构跟简单的函数， : R的函数讲解下方通常会附上程式码与output， : 存活分析的部分如果没有需要的人可以跳过， : 在这份讲义里面我主要不理解的还是apply族的函数， : 不过我认为这是因为那时心里想着「这玩意STATA没有我应该也用不到吧」的想法。 : 然後是淡江大学吴汉铭老师的<<统计计算语言R学习手册>> : ( 下载: http://0rz.tw/zramw ) : 这本不像是上一份是以文字为主的讲义， : 看起来像是上课投影片的集合，可能稍微乱一些。 : 这本讲解了很多基本的统计学检定跟模型的写法， : 如果不熟悉运算式写法的人应该可以在这本书的练习中获得许多。 : (ps. 此书的进阶篇涵盖的范围则是比较应用在特定领域，可以先略过。) : 到这边其实应该有能力读懂一些简单的code、然後自己写点东西来玩玩了。 : 像是这篇我学长的blog文章: : http://www.everdark.info/2013/01/r_8.html : 简单的code里面包含了for回圈、if/else判断式、抽样等等概念， : 基础内建图包、最後还有Functional Programming的作法。 : 而这篇<坦克问题与平行运算>中所提到的噗友其实就是我啦 XD : http://www.everdark.info/2013/01/r_30.html : 这就是我在读完上述书籍跟code之後想自己尝试的第一号作品， : 当然平行化运算的方法就跟我无关 XD : 这是很有成就感的，毕竟你不会第一次写模拟就成功， : 中间有一些乱七八糟的东西要抓虫什麽的， : (ex. 如果计算出来是个空的东西拿去赋值会怎样) : 看看说明文件就会学习的比较快。 : 接下来就看了一些原文书: : <<25 Recipes for Getting Started with R>> : <<R for Beginners>> : <<An Introduction to R>> : 第一本比较是任务式的，每个篇章有一个要跑的东西或问题， : 然後用R来实现。後两本就是比较全面性的介绍。 : 听说<<R in a Nutshell>>是本好书， : 是否有看过的先进推荐一下适合哪个程度的学习者? : 进阶： : 其实还没有进阶(默) : <<The Art of R Programming>>只刚念了一点点。 : 因为後来玩R想要写点别的东西的时候， : 发现R其实还是比较着重在数理统计计算上面，好像也不能包成exe档， : 就想学个更general的语言，所以目前正在啃Python， : 而两者之间其实是有套件互通的，所以应该是相辅相成吧。 : 打算等Python的入门完成之後读这几本书，跟R做个融合: : <<Data Mining with R-Learning with Case Studies>> : <<Data Analysis with Open Source Tools>> : <<Exploring Everyday Things with R and Ruby>> : 目前有订阅R-bloggers， : 看看有没有什麽有兴趣的package，或是数据可视化的概念可以学习。 : 这个部落格 <<数据科学与R语言>> http://xccds1977.blogspot.tw/ : 也包含蛮多R的应用，主要在Data Science方面，他也整理了一份推荐的书单。 : 以我的学习经历来说，没有programming经验还是可以上手R的， : 只是统计模型的背景要稍微有一点，是说没有的人来学R的确有点怪 XD : 菜鸟意见，还请先进指导。 --

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