R语言机器学习入门指南：实战与应用详解

"《机器学习与R》是一本专为初学者设计的绝佳教程，它指导读者如何利用R语言这一强大的统计计算工具来实践机器学习方法，并深入理解其实用在现实世界中的应用。作者Brett Lantz以其丰富的经验和专业知识，将R语言的特点与机器学习技术紧密结合，帮助读者掌握从基础到进阶的技能。 本书详细介绍了R语言的基础知识，如数据预处理、向量化操作和数据可视化，以便读者建立起坚实的编程基础。然后，作者逐一讲解了诸如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等经典机器学习算法的实现原理和R语言实现步骤。通过实例分析，读者能够亲自动手实践，体验到R在处理各类问题时的灵活性和效率。 《机器学习与R》特别强调了模型评估和调优的重要性，包括交叉验证、网格搜索等方法的应用。此外，书中还探讨了如何利用R的包管理器CRAN获取和安装其他机器学习相关的R包，扩展R的功能和性能。 版权方面，该书受2013年Packt Publishing出版，所有内容未经事先书面许可不得复制、存储或传输。尽管作者和出版社尽力确保信息的准确性，但书中提供的信息并非无懈可击，不承担因使用本书信息造成的直接或间接损失的责任。 《机器学习与R》首次出版于2013年10月，反映了当时最前沿的机器学习技术和R语言的最佳实践。对于希望在数据分析领域探索机器学习技术的读者来说，这是一本不可多得的参考资料，无论你是对R语言感兴趣的新手，还是寻求提升现有技能的专业人士，都能从中受益匪浅。"