1、掌握R语言机器学习：从基础到实践

掌握R语言机器学习：从基础到实践

1. 机器学习概述

机器学习无处不在，广泛应用于网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐引擎、医疗诊断、广告投放、欺诈检测、信用评分等领域。其定义为：通过数据训练模型，使其能依据性能指标做出通用决策。进行机器学习需要具备以下要素：
- 数据 ：这是机器学习的基础。
- 模式存在 ：基于训练数据的已知输入值，能对未用于训练的数据进行预测或决策，即实现泛化。
- 性能指标 ：用于评估学习和泛化效果，如均方误差、准确率等。

在机器学习领域，描述数据和过程的语言也在发生变化。过去常用的“因变量”和“自变量”，如今变成了“标记实例”和“输入特征”；“模型参数”也被“权重”所取代。不过，在实际使用中，这些术语常可互换。

2. 机器学习的注意事项

在运用机器学习时，有几个重要的注意事项需要牢记，以避免陷入困境。
- 特征工程失败 ：仅仅提供大量原始数据并不能解决问题。除非数据来自设计好的实验或已预处理，否则原始观测数据通常无法直接用于建模。在项目中，大部分时间都花费在特征工程上，包括数据收集、整合、清洗和理解。对于特征工程，存在两种观点：一种认为领域专业知识不可或缺；另一种则相信机器学习算法能自动完成大部分特征选择和工程任务。但自动特征选择可能会增加计算时间和成本，还可能导致模型过拟合。
- 过拟合和欠拟合 ：过拟合表现为模型泛化能力差，例如训练数据的分类准确率达到95%，但在测试数据上准确率降至50%，这属于高