R语言机器学习实战：决策树、神经网络与性能优化

"《机器学习与R》是一本由Brett Lantz所著的实用教程，旨在帮助读者掌握如何利用R语言这一强大的工具进行机器学习实践。本书涵盖了机器学习的基础理论，包括决策树、神经网络等核心算法，深入浅出地介绍了这些算法的工作原理、优缺点以及在实际问题中的应用。读者可以跟随书中的实例，通过R语言包进行实际操作，从而建立起对机器学习技术的理解。 书中首先引导读者理解机器学习的基本概念，然后逐步引入各类算法，如分类和回归问题中的CART决策树（Classification and Regression Trees）和多层感知器（Multilayer Perceptrons），让读者掌握如何构建和调整模型。同时，作者强调了模型评估的重要性，专门设计了两章内容来讲解性能评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，以及模型优化的方法，如交叉验证和网格搜索，使读者学会如何选择最合适的模型。 作为一本入门级的推荐书籍，《机器学习与R》适合初学者和有一定编程基础的读者，无论是对统计学有兴趣的科研人员，还是希望提升数据分析技能的数据分析师，都能从中受益。它不仅提供了理论知识，还提供了一个实践平台，帮助读者在R语言环境中将理论转化为实际应用。 此外，作者对版权和责任进行了明确声明，确保读者在合法范围内使用内容。尽管书中的信息力求准确，但出版商和作者不对因使用本书导致的任何损失或损害承担责任。《机器学习与R》首次发行于2013年10月，至今仍保持着其在机器学习领域的重要地位，对于想要在这个领域深耕的读者来说，是一本不可多得的参考资料。"