机器学习是一个蓬勃发展的领域，它使计算机能够从数据中学习并做出决策，而无需进行显式的编程。它模仿人类从经验中学习的方式，允许系统通过数据驱动的洞察力随着时间的推移提高性能。这个 R 语言机器学习教程旨在帮助我们通过详尽的示例学习有监督和无监督机器学习算法。
R 提供了广泛的工具和包来高效地实现机器学习算法。通过像 caret、randomForest、e1071 和 xgboost 这样的库，R 使初学者和专业人士都能够构建准确且可解释的模型。
为什么要学习 R 语言机器学习？
- R 拥有专门的包和函数，可快速进行模型开发和测试。
- 它为数据可视化和统计分析提供了强大的支持。
- 非常适合学术研究、原型开发和可解释的模型。
- 广泛应用于数据科学、金融、生物信息学和市场营销。
R 语言中的机器学习简介
机器学习是一种允许系统从数据中学习的技术。在本节中，我们将介绍有监督学习和无监督学习，以及 R 如何为这两种类型的数据建模算法提供支持。
R 语言中的数据处理
数据处理是为建模准备数据的重要步骤。在本节中，我们将看到如何清洗、转换和缩放数据，使其适合机器学习模型。
R 语言中的有监督学习
有监督学习算法从标记数据中学习以进行预测。在本节中，我们将探索回归和分类等有监督学习算法，以及如何在 R 中实现它们。
1. R 语言中的回归算法
2. R 语言中的分类算法
R 语言中的模型评估
评估模型对于确保其在未见过的数据上表现良好至关重要。在本节中，我们将介绍交叉验证和验证集方法等技术来测试我们模型的准确性。
R 语言中的无监督学习
无监督学习算法在没有标签的数据中发现隐藏的模式。在本节中，我们将探索…