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第1课R语言基础：R简介，变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流
第2课R语言基础：R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算
第3课预知未来的回归模型：随机变量，密度函数，一元线性回归模型
第4课预知未来的回归模型：多元线性回归模型
第5课数据展现：基本制图函数综述
第6课预知未来的回归模型：logistic回归，广义线性回归，非线性回归
第7课数据展现：理解关键制图参数
第8课挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析
第9课数据展现：散点图
第10课万事皆选择：分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算
第11课数据展现：线图与时间序列谱图
第12课数据展现：柱形图，点图，饼图，直方图
第13课万事皆选择：聚类算法，层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法
第14课数据展现：箱线图，热力图，等高线，地图，转换为图形文件
第15课大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析
R_Graphics_Cookbook代码和数据
R_Graph_Cookbook.pdf
[漫画统计学之回归分析].（日）高桥　信　著.扫描版.pdf
[漫画统计学之因子分析].（日）高桥　信　著.扫描版.pdf
【带完整书签】统计建模与R软件-薛毅、陈立萍-2006.pdf
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