【R】書籍推薦
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- https://www.cnblogs.com/colipso/archive/2013/02/22/2922575.html
以前人的煩惱是沒有書可讀，現在人的煩惱是書太多了。關於R語言的書已經出版很多了，博主大約讀過其中的四十多本，但是書在精，而不在多，學在透， 而不在速。把有限的時間放到無限的書海中，這不是閱讀的真意。本著造福學習者的角度，博主精選出十二本R書。什麽是好書的標準？我以為是：有案例，有代 碼，有習題，有講解，邏輯清楚，排版精良，體系完備，互有補充，內容千錘百煉，值得反復揣摩。書單均為英文版，都可以從網上找到。當然這份書單的選擇是有 主觀偏見的。
一、初學入門：
《R in Action》
《The Art of_R Programming》
入門者可首選兩本，前者從統計角度入手，分高中低三部分由淺入深的講解了如何用R來實現統計分析，另外此書已經有中文版面世。後者從程序編寫的角度入手，對R的本身特點進行了清晰的介紹。中文版應該快有了。
二、統計進階：
《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》
《Modern Applied Statistics With S》
這兩本書基本上涵蓋了統計的一些高階內容，例如多元分析、多層回歸模型、薈萃分析、生存分析等內容。案例豐富，公式不多，值得反復學習參考。
三、科學計算：
《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》
除了統計分析外，此書獨特之處在於使用R來做數值分析，如求根，最優化，數值積分。還包括了一些常見的模擬技術。書後的習題和最後的案例非常有用。該書的中文版據說還在翻譯。
四、數據挖掘：
《Data Mining with R_ Learning with Case Studies》
《Machine Learning for Hackers》
兩本側重於數據挖掘的R書，全是以案例為線索，示範的代碼量很大。跟一遍下來會有很大的收獲。
五、數據繪圖：
《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》
六、參考手冊：
《R Cookbook》
《R in a Nutshell》
有時候我們需要類似詞典的案頭參考手冊，以方便隨時查閱。又或者可以通讀一遍以查漏補缺。上面兩本書雖然有些厚度，但仍然推薦之。後者的中文版也在翻譯狀態。
七、高級編程：
《R Programming for Bioinformatics》
《software for data analysis programming with R》
如果你是初學者，不要去看上面兩本書。如果你想進階為專家級R用戶，那你需要精讀它們。前者講解了R少為人知的一面，例如字符處理、正則表達和XML，還有報錯處理以及與其它語言的交互。後者更是編寫生產級代碼的聖經指南
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