R语言机器学习3本经典书籍集合本，提高你的R语言和机器学习能力！（可供下载）

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。

点击上方蓝字关注我，一起学习R语言

1 学习R语言

这本书包括3本R语言经典书籍，分别是：

1. R Machine Learning By Example
   

2. Machine Learning with R
   

3. Mastering Machine Learning with R
   

每本书都是以R语言为编程语言，介绍了R语言的知识和R语言实现相应机器学习算法的包和函数。

例如，关联分析和挖掘算法，使用arules包。

2 提高机器学习能力

这本书把机器学习的常用算法和应用场景都做了总结，并且利用R语言和配套的数据集做了相应的案例研究和示范。购物篮分析，产品推荐系统，信用卡风险检测和预测，情感分析，社交网络分析等典型应用场景，书中都有介绍；回归算法，分类和回归决策树，K近邻和支持向量机，神经网络，聚类分析，主成分分析，朴素贝叶斯等经典机器学习算法，书中都有总结。

例如：决策树算法优劣对比分析

3 积累机器学习项目经验

阅读本书的内容，并跟着书中的指导，利用R语言完成书中的示例，也可以帮助你积累R语言和机器学习的项目实战经验。同时，可以把数据的代码和方法进行综合与迁移，以创造性地解决自己手头上的数据和问题。

例如：发现数据集的分组，就可以应用到客户细分或者分群。

公众号后台回复“R语言机器学习”，获取资源的领取方式，共1123页，涉及R语言做机器学习10多个项目。

依托【R语言】公众号，我创建了R语言群，群友们每天都会就R语言的主题进行交流和分享。需要加入R语言群的朋友，可以扫码加我的个人微信，请备注【姓名-入群】。我诚邀你加入群，大家相互学习和共同进步。

你在阅读中有什么问题，请留言或加R语言群，交流和讨论。