机器学习与R语言实战

本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令；第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析；第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念；第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系；第5章介绍基于树的分类器：K近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器；第6章神经网络和支持向量机；第7章展示一些模型评估的方法；第8章探讨集成分类器；第9章讲述多种聚类算法；第10章介绍关联分析和序列挖掘；第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征；第12章讨论大数据分析（R和Hadoop）。