【Book】用R轻松实现机器学习

看了这本书，就喜欢上了这本书，每一个机器学习算法，简要地介绍了算法的原理，算法的优势，算法的应用，算法的局限和算法的R语言实现以及算法总结。希望你也喜欢，也有启发。

本书提供了一份实用教程，基于清晰实用的案例研究来认识和掌握机器学习解决现实问题的方法。通过这个过程，带您进入一个有趣味的用R语言创建机器学习模型的旅程。无论您是数据科学新手，还是资深人士，本书提供了一套功能强大的工具，可以使用R快速轻松地从数据中获得洞察力。

在本书中，你会学习到：

• 了解机器学习基础

• 发挥决策树的力量

• 培养KNN开发技能

• 使用NB设计成功的应用程序

• 部署LDA

• 探索SVM

• 掌握线性和逻辑回归

• 使用RF创建解决方案

• 使用Boosting解决复杂问题

• 通过kmeans聚类获得深刻的见解

• 获取提高模型性能的提示

关于本书的内容，从下面思维导图可以快速地认识到：

本书，还有以下特色：

• 第一：对于每个章节的内容，提供了丰富地扩展阅读资料，包括论文和书籍，可以帮助读者更进一步地学习这个主题的内容。

• 第二：每个算法的应用，触及到不同领域或者场景的问题，这些问题都具有实用性和价值性，并且这些问题都是作者从最新的文献或者资料中提炼和总结而成的，一定程度上面，可以扩充对机器学习算法解决现实问题的视野和思维。

• 第三：每个算法都用R语言分步骤做了实现，并且对不同算法的模型性能优化进行了探索和验证，比方说KNN算法的模型性能提升，一方面可以尝试不同的距离度量标准，一方面也可以测试不同的近邻个数。

本书是英文版，下载链接：

https://pan.baidu.com/s/15xACecLwAnqsyEir3evtAg

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