R语言入门：机器学习实战与应用指南

"《机器学习与R》是一本专为初学者编写的入门级机器学习教材，旨在教授如何利用R语言这一强大的工具来应用机器学习技术，并深入了解其在现实世界中的实际应用场景。作者Brett Lantz以其深入浅出的方式，带领读者进入这个充满潜力的领域。 本书主要涵盖了基础的机器学习概念，如监督学习（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和神经网络）、无监督学习（聚类分析、主成分分析）以及深度学习的基础介绍。读者将学习如何处理数据预处理、特征选择和模型评估等关键步骤，这些都是在实际项目中必不可少的技术。 在使用R进行机器学习时，书中会详细介绍R的相关库，如`caret`、`tidyverse`和`mlr`，这些库提供了丰富的函数和工具，便于实现机器学习算法的构建和实验。此外，还会探讨如何使用R进行模型部署和性能优化，以及如何通过实际案例来检验所学理论。 版权方面，此书受到Packt Publishing的版权保护，未经出版商书面许可，禁止任何形式的复制、存储或传播，除非是用于学术引用。尽管作者和出版社已尽最大努力确保信息的准确性，但书中提供的所有内容均不带有任何明示或暗示的保修，且作者、Packt Publishing及其经销商不对因本书导致的任何直接或间接损失承担责任。 《机器学习与R》首次出版于2013年10月，反映了当时机器学习领域的最新进展和技术趋势。随着R语言的不断发展和机器学习技术的不断演进，读者可以期待该书在后续版本中持续更新，以适应不断变化的技术环境。通过阅读这本书，新手不仅可以掌握R语言的基本操作，还能培养解决问题的机器学习思维，为进一步深入研究或实际工作打下坚实基础。"