Mastering Machine Learning with R（Second Edition）

This book is for data science professionals, data analysts, or anyone with a working knowledge of machine learning, with R who now want to take their skills to the next level and become an expert in the field.

这是一本专注于数据科学、数据分析师以及具备基本机器学习知识的专业人士的书籍。这本书以业务理解的重要性为起点，强调在机器学习项目中，深入理解业务背景、目标以及数据是至关重要的。通过商业案例的引入，作者展示了如何将业务理解应用于机器学习项目，并选择最佳的算法。 本书详细讲解了各种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、深度学习、聚类分析、Granger因果关系等。书中不仅介绍了这些算法的基本原理，还详细讲解了如何应用这些算法来解决实际问题。例如，通过Jester5k数据集的商业案例，读者可以学习到如何应用线性回归算法来预测用户对笑话的评分。 在讲解算法的过程中，作者强调了正则化的重要性，并通过Ridge回归、LASSO回归和Elastic net等正则化方法，帮助读者理解如何在高维数据中优化模型的拟合效果。同时，书中还介绍了决策树特征选择和随机森林原理与应用，帮助读者理解如何通过特征选择和集成学习来提高模型的预测能力。 此外，本书还详细介绍了如何处理文本数据，包括文本挖掘框架和主题模型等。通过这些内容，读者可以学习到如何从文本数据中提取有用的信息，并为决策提