Mastering Machine Learning with R

If you want to learn how to use R's machine learning capabilities to solve complex business problems, then this book is for you. Some experience with R and a working knowledge of basic statistical or machine learning will prove helpful.

这是一本关于如何使用R进行机器学习的全面指南。这本书涵盖了从基础到高级的机器学习概念，包括线性回归、逻辑回归、聚类、降维、时间序列分析以及文本挖掘等。书中还提供了大量的实际案例和代码示例，帮助读者理解和应用这些概念。 在这本书中，机器学习的基础和算法分类被详细解释。机器学习的核心思想是让计算机系统通过数据和经验来自动改进其性能。书中详细介绍了监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的机器学习算法，以及分类、回归、聚类和降维等不同的任务类型。 书中还强调了业务理解的重要性。在数据挖掘过程中，业务理解是第一个阶段，它的主要目的是理解业务需求和目标。在这个阶段，分析师需要与业务专家进行深入的交流，了解业务背景、业务问题、业务目标等信息。通过业务理解，分析师可以明确业务需求，为后续的数据挖掘工作提供指导。 在书中，线性回归的定义与应用被详细阐述。线性回归是一种简单且有效的方法，被广泛使用，并被认为是最简单的模型之一。线性回归使用最小二乘法预测定量结果，被认为是所有后续方法的基石。 此外，逻辑回归的介绍与原理也被详细解释。逻辑回归是一种强大的分类技术，通常用于模型创建的起点。其公式为Pr