精通R语言机器学习：实战与进阶指南

"Mastering Machine Learning with R" 是一本针对使用R语言进行机器学习技术的专著，旨在帮助读者理解并应用机器学习方法解决复杂的项目问题。书中详细介绍了如何利用R的各种包进行数据处理和分析，同时涵盖了机器学习的益处和潜在陷阱。 本书面向希望利用R的机器学习功能解决业务问题的读者，要求读者具备一定的R语言基础和基本统计或机器学习知识。书中的内容将使读者深入理解机器学习工具在行业中的应用，高效地处理和准备数据分析数据，掌握数据可视化技术，理解测试和训练数据集的创建，并熟悉从线性回归到支持向量机等一系列学习方法。 书中的章节涵盖了从数据挖掘的标准流程介绍开始，详细讲解了多元回归、分类与回归树、无监督学习方法，如聚类分析和主成分分析，以及文本分析和时间序列等主题。此外，书中还涉及了复杂推荐系统等实际问题的解决方案，帮助读者在结束阅读后能熟练运用R进行机器学习，并构建复杂的ML项目。 本书以易于理解的理论和实际应用案例解释复杂的概念，强调R和机器学习的强大功能，同时也指出其限制。书中的章节结构清晰，从成功实施机器学习的过程，到具体的技术如线性回归、神经网络和市场篮子分析等，逐步引导读者深入学习。 通过本书，读者将学到如何： 1. 了解并遵循数据挖掘的跨行业标准流程。 2. 掌握线性回归和逻辑回归，理解它们在业务场景中的应用。 3. 学习特征选择，包括在线性模型中的高级特征选择。 4. 熟悉K-最近邻算法和支持向量机，以及它们在分类问题中的应用。 5. 探索分类与回归树（CART）及其在预测中的作用。 6. 深入理解神经网络的工作原理。 7. 应用无监督学习方法，如聚类分析，发现数据中的模式。 8. 使用主成分分析降低数据维度。 9. 实现市场篮子分析和推荐引擎的构建。 10. 学习时间序列分析和因果关系识别。 总体来说，"Mastering Machine Learning with R" 是一本全面的指南，它将帮助读者不仅理解机器学习的基本和高级概念，还能在实践中运用R语言进行有效的数据建模和分析。