【R资料】Machine Learning Using R

本周是2018年第22周，笔者坚持每周给大家推荐一份有价值的R资料，这些资料的形式包括：书籍，论文，报告，代码，并且提供下载，欢迎大家持续关注，一起来学习，交流和分享。

2018年第22周第3份资料

书籍：《Machine Learning Using R》

一：为什么推荐这本书籍？

这本书的灵感来自机器学习模型构建过程流程，它使读者能够理解ML算法并从原始数据应用构建ML模型的整个过程。这种讲解机器学习的新范式为许多认为这个主题难以学习的人带来了观念上的根本性改变。本书中介绍的每一种机器学习算法，将给出理论，案例研究和实践代码。如果您是数据科学家，数据科学专业人员和学术界的研究人员或者数据玩家，希望了解机器学习方法/算法的细微差别以及如何在实践中使用R来应用他们，强烈推荐您学习和阅读这本书的内容。希望您能够快乐地阅读，有什么收获请留言。

二：本书的主要内容有哪些？

本书内容章节组织结构图

共九章，涵盖机器学习简介，数据准备和探索，抽样和重抽样技术，数据可视化，特征工程，机器学习理论和实践，机器学习模型评价，模型性能优化，大规模机器学习的内容，您可以选择自己感兴趣的内容先学习和实践。笔者认真学习了特征工程方面的内容。

三：阅读本书需要什么基础？

小编建议，仅供参考，欢迎补充。

1 掌握R语言基础知识（R的数据类型+R的数据结构+R的控制流程+R的包安装和使用）

2 好奇心，喜欢机器学习的知识

3 喜欢写代码

四：如何获取资料？

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