1、机器学习与R语言入门：概念、案例与实践

机器学习与R语言入门：概念、案例与实践

1. 机器学习与黑客的定义

• 机器学习的定义 ：从最高抽象层面来看，机器学习是一套试图从可观察世界的记录中推断模式并提取见解的工具和方法。例如，教计算机识别信封上的邮政编码时，数据可能包括信封照片以及每个信封对应的邮政编码记录。在实际应用中，机器学习需要大量数据，现代公司运营产生的海量数据为其应用带来了新机遇。
• 黑客的定义 ：黑客并非流行文化中描绘的恶意青少年或赛博朋克形象。黑客是喜欢解决问题、尝试新技术的人。比如，钻研最新的计算机语言书籍并编写代码，或者拆解新设备以了解其架构的人都可称为黑客。计算机黑客具备软件设计和开发经验，熟悉多种编程语言，对Unix系统和命令行操作也较为熟悉，使用正则表达式和 sed 、 awk 、 grep 等工具处理文本是他们的常用手段。

2. 学习机器学习的方式

机器学习融合了数学、统计学和计算机科学等多个传统领域的概念和技术，因此有多种学习途径。
- 理论学习 ：考虑到机器学习在数学和统计学方面的理论基础，初学者应掌握基本机器学习技术的形式规范。有很多专注于基础知识的优秀书籍可供参考。
- 实践学习 ：黑客更倾向于通过实践来学习，即通过解决问题的过程来理解问题，而非仅仅关注解决方案的理论基础。“菜谱式”示例是一种有效的教学方法，通过提供样本训练数据和模型，展示模型如何使用数据。但这种方法可能较少涉及