基于R语言的机器学习

■ 了解监督和非监督机器学习算法。

■ 针对模型使用的数据进行统计验证。

■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。

■ 使用单层和多层神经网络计算结果。

■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。

■ 了解R语言中机器学习的生态环境。

■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包。

在这篇简短的介绍中，我将讨论几个关键点。本书面向的读者对象本书非常适合对R编程语言有一定了解的人。如果不了解R语言，那么也不用担心，R是一种很容易学习的语言，并且代码可读性很强，相信你可以掌握代码示例中的要点。本书的范围本书是入门级的图书，所以我们不会深入研究每种算法涉及的数学知识。书中展示的内容可以帮助你大致掌握一些基本概念，比如神经网络与随机森林之间的区别等。排版约定本书使用了下述排版约定。斜体（Italic）表示新术语、URL、示例电子邮件地址、文件名、扩展名、路径名和目录。等宽字体（Constant Width）表示代码，在段内用以表示与代码相关的元素，如变量或函数名、数据库、数据类型、环境变量、声明和关键字。等宽粗体字（Constant width bold）表示命令或其他用户输入的文本。斜体等宽字体（Constant Width Italic）表示该文本应当由用户提供的值或由用户根据上下文决定的值替换。O’Reilly SafariSafari（以前的Safari Books Online）是面向企业、政府、教育和个人的会员制培训与参考平台。

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一路走到今天，发生了很多事情，我想在这里感谢所有帮助过我写这本书的人：Allison Randal、Amanda Harris、Cristiano Sabiu、Dorothy Duffy、Elayne Britain、Filipe Abdalla、Heather Scherer、Ian Furniss、Kristen Brown、Kristen Larson、Marie Beaugureau、Max Winderbaum、Myrna Fant、Richard Fant、Robert Lippens、Will Wright和Woody Ciskowski。