机器学习与R语言 完整扫描版

第1章　机器学习简介11.1　机器学习的起源21.2　机器学习的使用与滥用31.3　机器如何学习51.3.1　抽象化和知识表达61.3.2　一般化71.3.3　评估学习的成功性91.4　将机器学习应用于数据中的步骤91.5　选择机器学习算法101.5.1　考虑输入的数据101.5.2　考虑机器学习算法的类型111.5.3　为数据匹配合适的算法131.6　使用R进行机器学习131.7　总结17第2章　数据的管理和理解182.1　R数据结构182.2　向量192.3　因子202.3.1　列表212.3.2　数据框222.3.3　矩阵和数组242.4　用R管理数据252.4.1