如果您不熟悉基础知识，则机器学习可能是一个困难的主题。借助本书，您将获得统计编程语言R在机器学习中使用的入门原则的坚实基础。您将从回归等基础知识开始，然后进入神经网络等更高级的主题，最后深入研究像Caret这样的软件包在R世界中机器学习的前沿。

通过熟悉诸如理解回归模型和分类模型之间的差异之类的主题，您将能够解决一系列机器学习问题。知道何时使用特定模型可能意味着高精度模型与完全无用的模型之间的区别。本书提供了大量示例来构建机器学习的实用知识。

了解机器学习算法的主要部分： 认识到如何使用机器学习以简单的方式解决问题 找出何时使用某些机器学习算法与其他算法 了解如何使用最先进的软件包实施算法