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此书网上有英文电子版：Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf（附带源码）

评价本书：入门级的好书，介绍了多种机器学习方法，全部用R相关的包实现，案例十分详实，理论与实例结合。

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

机器学习与R语言

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原文地址：http://www.cnblogs.com/leezx/p/5683439.html