大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包并给出了示例程序。
本书的最大特色就是贴近工程实践。首先，本书仅侧重介绍当前工业界最常用的机器学习算法，而不追求知识内容的覆盖面；其次，本书在介绍每类机器学习算法时，力求通俗易懂地阐述算法思想，而不追求理论的深度，让读者借助代码获得直观的体验。
本书适合需要应用机器学习算法解决实际问题的工程技术人员阅读，也可作为相关专业高年级本科生或研究生的入门教材或课外读物。




第1章　引论

第2章　R语言

第3章　数学基础

第4章　数据探索和预处理

第5章　回归分析

第6章　分类算法

第7章　推荐算法

第8章　排序学习

第9章　集成学习