参考书籍 Machine Learning with R - Second Edition
参考博客 https://www.cnblogs.com/leezx/p/5683439.html
目录
第一章 机器学习简介
第二章 数据的管理和理解
第三章 懒惰学习--使用近邻分类
第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类
第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类
第六章 预测数值型数据--回归方法
第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机
第八章 探寻模式--基于关联规则的购物篮分析
第九章 寻找数据的分组--k均值聚类
第十章 模型性能的评价
第十一章 提高模型的性能
第十二章 其他机器学习主题
