R For Machine Learning，从经典机器学习算法入手

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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最近，一位R语言朋友，想学习和使用R语言来做机器学习，问了我一些相关的问题，诸如：如何学习机器学习？如何用R语言做机器学习？机器学习需要数据，这些数据去哪里找？机器学习算法这么多，类型也多样，需要优先学习那些算法？等等。这位朋友的问题，我曾经在学习R语言做机器学习的过程时，也会有类似的疑问，并且去寻找相关的解决方法。因此，我阅读了很多R语言与机器学习相关的书籍，也阅读了一些机器学习的经典书籍，还学习和模仿了一些R语言做机器学习的端到端项目。通过这样自我学习、摸索和实践，让自己掌握了R语言做机器学习的知识和技能。

在这里，我给大家说一下我喜欢的一本R语言与机器学习的书籍，书名是《Machine Learning Made Easy with R》。

这本书，我认真阅读了两遍，从中收获甚多。这本书，首先向大家介绍了机器学习的基础知识，比方说，什么是机器学习？然后详细地介绍了一系列经典的机器学习算法，包括决策树算法、K近邻算法、朴素贝叶斯算法、线性鉴别分析算法、线性回归算法、逻辑回归算法、支持向量机算法、随机森林算法和Boosting族集成算法，每种算法都从算法的理解、算法的实际应用、算法的案例、算法的局限性、算法的总结以及进一步阅读，这些方面来介绍算法，我非常喜欢作者的这种组织结构，可以让我们全面地从理论和实践、优势和劣势掌握和理解这些算法，最后，作者分享了算法性能提升和改善的一些小知识，包括：模型的简洁性原理、模型的特定场景原则、模型的偏差与方差的平衡、交叉验证的逻辑和应用等。

这本书，还有一个吸引我的地方，就是每个章节都提供了进一步学习和阅读的文献、书籍和网址，可以极大程度拓展视野和增加知识面。比方说，在第一章，介绍机器学习基础知识里面，作者建议进一步阅读这些文献。

1. Hooker, Giles, and Cliff Hooker. “Machine Learn-ing and the Future of Realism.” arXiv preprintarXiv:1704.04688 (2017).

2. Kavakiotis, Ioannis, et al. “Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research.” Com-putational and Structural Biotechnology Journal(2017).

3. Stanisavljevic, Darko, and Michael Spitzer. “A Review of Related Work on Machine Learning inSemiconductor Manufacturing and Assembly Lines.”(2016).

想进一步了解机器学习以及在各行各业的应用，上面这些文献，可以去阅读下，至少可以看一下文献里面的摘要、结论和引言部分等内容。

另外，这本书在讲解经典机器学习算法案例的时候，通常按着这样的步骤有序推进。1）收集和探索数据；2）准备数据；3）利用训练集训练模型；4）评价模型的性能；5）改善模型的性能。这个工作流，可以迁移到我们手头上面的数据建模。而这个工作流的具体任务怎么做？本书用R语言编写程序做了演示、测试和验证，非常具有借鉴性与实用性。

若是你想学习R语言做机器学习，我建议你从经典机器学习算法入手，因为这些算法是基础，同时，应用也广泛。本文说的这本书籍《Machine Learning Made Easy with R》值得你去品读和实践，我相信，你会有收获的。

我们提供了这本书的电子书，PDF格式，英文版。资源的获取方式，请识别下方二维码，进入R语言公众号，回复“20210307”，就可以获得资源领取的方式。

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