书籍摘要

《Machine Learning with R Fourth Edition》是由Brett Lantz撰写的一本专注于使用R语言进行机器学习的实用指南。本书第四版于2023年出版，旨在帮助读者从数据准备到模型调优、评估以及处理大数据的全过程，掌握构建和改进机器学习模型的技术。

核心内容概述

第一部分：机器学习基础

• 第1章：介绍了机器学习的起源、应用、伦理问题以及如何在实践中应用机器学习。详细讨论了机器学习的基本概念，包括数据存储、抽象、泛化和评估，并解释了如何将机器学习算法与数据匹配。
• 第2章：深入讲解了R语言中的数据结构（如向量、因子、列表、数据框等），以及如何在R中管理、理解和准备数据。通过实际案例，展示了如何探索数据结构、测量数值特征的集中趋势和离散程度，并通过可视化手段（如箱线图和直方图）理解数据分布。

第二部分：机器学习算法

• 第3章：介绍了基于最近邻的“懒惰学习”方法，通过k-NN算法对数据进行分类。通过乳腺癌诊断的实际案例，展示了如何收集数据、探索和准备数据、训练模型、评估模型性能以及改进模型。
• 第4章：探讨了基于概率的“朴素贝叶斯”分类方法，通过垃圾短信过滤的实际案例，讲解了贝叶斯定理、条件概率以及如何处理文本数据。
• 第5章：介绍了决策树和分类规则学习算法，通过银行贷款风险评估和毒蘑菇识别的实际案例，展示了如何使用C5.0算法和RIPPER算法构建决策树和规则模型。

第三部分：预测与评估

• 第6章：介绍了回归方法，包括简单线性回归、多元线性回归、广义线性模型和逻辑回归。通过实际案例，展示了如何预测数值型数据，并介绍了回归树和模型树的概念。
• 第7章：探讨了神经网络和支持向量机这两种“黑箱”方法。通过混凝土强度建模和光学字符识别的实际案例，展示了如何训练和评估这些复杂模型。
• 第8章：介绍了市场篮分析中使用的关联规则学习算法。通过实际案例，展示了如何发现频繁购买模式。

第四部分：高级主题

• 第9章：介绍了k-means聚类算法，通过在线社区用户画像的实际案例，展示了如何发现数据中的群体。
• 第10章：详细讨论了如何评估机器学习模型的性能，包括混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数等指标，并介绍了交叉验证和自助法等评估方法。
• 第11章：探讨了在实际应用中成功实施机器学习的策略，包括避免常见陷阱、进行公平评估、考虑实际影响以及建立模型的信任。

第五部分：扩展与优化

• 第12章：介绍了高级数据准备技术，包括特征工程、tidyverse包的应用以及如何处理大型数据集。
• 第13章：讨论了处理高维数据、稀疏数据和不平衡数据的策略，包括特征选择、特征提取和SMOTE算法。
• 第14章：介绍了如何通过超参数调优、集成学习和模型堆叠等方法提升模型性能。
• 第15章：探讨了如何利用R处理大数据，包括深度学习、word2vec、t-SNE可视化以及并行计算等前沿技术。

适用人群

本书适合应用领域的专业人士，如商业分析师、社会科学家等，他们希望通过数据获得洞察力并付诸行动。无论是对机器学习或R语言有一定了解的读者，还是完全新手，本书都能帮助他们快速上手，并在实际项目中应用机器学习技术。

特色与优势

• 实践导向：通过丰富的实际案例和R代码，帮助读者快速掌握机器学习的应用。
• 全面覆盖：涵盖了从基础到高级的机器学习技术，适合不同层次的读者。
• 与时俱进：第四版更新了最新的机器学习技术和R语言的最新进展，确保内容的实用性和前瞻性。