Last Updated on 2023-10-05

程式設計、統計學、文字探勘，中英文都有的R語言免費電子書整理給你

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網路充滿著學習R語言的資源，除了線上課程以外，R語言的書籍多到令人目不暇給。你是否曾經困惑，哪一本書是好書？哪些書可能比較過時了？

我整理了 10 本中英文都有的免費R語言電子書，包含R語言程式設計、統計學、文字探勘，多到只怕你沒時間看！底下我會按照領域區分，並逐一介紹這些R語言相關的電子書，都是好書。之後整理好其他領域，再分享給你！

R語言綜合類

R for Data Science

這本書幾乎是現在R語言學習者的必讀之書，整本書都在 Tidyverse 的框架底下進行，內容編排上採用先實作、後打底的方式，希望讓讀者不會覺得膩。因為太過經典，不花太多篇幅介紹它。值得一提的是，如果去書店買實體書，中文版要六百多塊，英文版更要一千八百多塊，幸好有免費的電子書。

Hands-On Programming with R

這本書很適合從來沒寫過程式的人，你可能不知道什麼是資料結構，也不知道有不同的資料型態，頂多知道 Excel 上面有很多表格，因此作者很貼心的用骰子、撲克牌、吃角子老虎等三個專案，先讓你看專案內容，接著回頭學習怎麼打造這三個遊戲，閱讀體驗上非常突出。

認識 R 的美好

這本電子書的作者是台大工管系兼任教師、台大資工系統訓練班講師郭耀仁。郭老師的 medium 經營甚久，先前有出過 R 和 Python 的書，在學校上課也大受同學好評（有線人通報），這本書就是郭老師拿先前的教材所改編而成。對於R語言學習者來說，非常難得有中文資源，而且老師的教材非常淺顯易懂，而且這本書很適合新手切入，推薦給大家。

数据科学中的 R 语言

這本書的作者是四川師範大學的王敏杰老師，英文簡稱也叫做R4DS，內容非常長，一共有95個章節，從 tidyverse 的函數介紹講到建模，非常豐富。這本書的特色是老師寫程式碼的經驗豐富，知道學生可能會遇到什麼坑，怕你踩進去，所以老師會就著程式碼帶到很多細節，跟前面的書相比，沒有太多太抽象的文字。

除了將R語言學習一網打盡之外，這本電子書還有許多有趣的內容，像是介紹繪圖時老師的這一句話：「用 ggplot2 画图，有种恋爱的感觉: “你懂我的图谋不轨，我懂你的故作矜持”」還有這段「上节课介绍了R语言的基本数据结构，可能大家有种看美剧的感觉，有些懵。」看書還能跟老師抬槓，你能不喜歡這本書嗎？

統計學

Applied Statistics with R

這本書的作者是 David Dalpiaz，是一位統計學學者，目前服務於美國 UIUC 的統計系。這本 Applied Statistics with R，從R語言基礎開始教起，先講授初步資料和程式設計的概念後，才開始切入到機率與統計，範圍從線性回歸延伸到變異數分析，後面還有模型診斷、共線性、羅吉斯回歸等內容，以商管學院來說，前面大約是一年左右的初級統計學/商用統計學/統計學上下，再加上一個學期的進階課程。

這本電子書中規中矩，用字遣詞都很好懂，有數學公式但不多也不難，作者目前還年輕，持續在接新的班級，所以課本內容也有在更新，所以推薦它。

Learning Statistics with R

這本書的作者是 Danielle Navarro，是一位心理學系學者，也因為這樣的背景，這本書的內容直接面向心理學系的學生，有大量跟心理學有關的例子，像是提實驗、做假設的案例都是。然而，不管你是什麼科系的（數學系可能不用）學生都可以看這本書，因為作者的文筆平易近人，你可以輕易讀懂他的教學。

跟傳統課本相比，作者更像是在說跟統計學有關的故事，會先盡量省略數學，先告訴你觀念，接著用R語言實作，後面再回頭談論數學。此外，作者也呈現出批判思考，不會一味的要讀者接受觀點，而是舉歷史（提出某個觀念的是誰誰誰）、提不同流派（頻率學派與貝氏學派），正反並陳，我非常喜歡這本課本。

An Introduction to Statistical Learning

這本書可以說是統計學習的經典課本，當年上課時，無論是管院或者社科院，都採用它為教科書。作者人很好，直接開放下載PDF版本的電子書，所以不用花錢訂實體書。書中附有R語言的程式碼，可以自己練習。

這本書從複習初級統計學的概念開始，深入帶讀者理解每個模型背後的原理以及其變形，講得非常深入，雖然也有很多數學公式，但不會像理學院的課本那樣，預設讀者都知道每個符號代表些什麼，作者每個細節都會解釋，只要必修課的統計學有好好上，就可以銜接上這本，若對統計學習/機器學習有興趣，或是想知道上述兩者有何差異，請務必讀這本書。

Statistical Rethinking

這本書比較不同，在介紹貝氏統計的概念，並且用R語言和Stan實踐。開頭讀起來完全不像一本統計課本，倒像是一本歷史與哲學的課本，帶著你討論為什麼作者認為應該重新思考統計。讀這本書的讀者，多半都學過頻率學派的統計，對於分布理論、假設檢定、統計推論都有一定理解，而這本書就是希望顛覆你。

雖然本書裡面附的程式碼是 base R，但有熱心人士整理了 tidyverse 的版本，可以參考看看。

文字探勘

Text Mining with R

這本書是R語言使用中，接觸文字探勘必讀的書。內容介紹了 TF-IDF、情感分析（sentiment analysis）、斷詞（word segmentation）、主題模型（topic model）、搭配詞（collocation）等等，如果你的學期報告或是碩士論文需要處理文本數據，請務必參考此電子書。

Supervised Machine Learning for Text Analysis in R

這本書的共同作者之一 Julia Silge，其實就是上面那本電子書 Text Mining with R 的作者。不過，上一本還沒有碰到「預測」的領域，而這本 Supervised Machine Learning 則踩進這個有趣且迷人的範疇。

前面幾章的內容並不新，也相對不難，例如 tokenization、stemming 等章節，有實作經驗的朋友應該都能自己掌握，比較突出的是 word embedding 的章節，過往的網路資源對這塊有著墨，但相對沒那麼多。後面進入機器學習和深度學習的領域，就是這本電子書的特色之處了。

在我有限的知識裡面，過往沒有R語言書籍直接寫到文字相關的NLP，有單篇文章的，也有專注於ML跟DL的書，但就是沒有結合這兩者的，python 的有但R的就是沒有，等了好多年才等到這本書，在此推薦給大家。

更多電子書：bookdown

如果你看完這些書，還對於R語言的電子書意猶未盡，那我想推薦你 Bookdown，這上面有非常多R語言的免費電子書，當中不乏有交付出版社出版、賣座的書籍，但作者們都願意分享出來，非常感謝他們。

若你對R語言的學習地圖感興趣，可以看這篇我先前寫的文章。以後我會寫更多R語言的書籍推薦，敬請期待！

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