本書共12章，第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和理論，并介紹用于機(jī)器學(xué)習(xí)的R軟件環(huán)境的準(zhǔn)備；第2章介紹如何應(yīng)用R來(lái)管理數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索分析和數(shù)據(jù)可視化；第3-9章介紹典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括k近鄰分類算法、樸素貝葉斯算法、決策樹和規(guī)則樹、回歸預(yù)測(cè)、黑盒算法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)、關(guān)聯(lián)分析、k均值聚類，并給出大量的實(shí)際案例和詳細(xì)的分析步驟，例如乳腺癌的判斷、垃圾短信的過(guò)濾、貸款違約的預(yù)測(cè)、毒蘑菇的判別、醫(yī)療費(fèi)用的預(yù)測(cè)、建筑用混凝土強(qiáng)度的預(yù)測(cè)、光學(xué)字符的識(shí)別、超市購(gòu)物籃關(guān)聯(lián)分析以及市場(chǎng)細(xì)分等；第10章介紹模型性能評(píng)價(jià)的原理和方法；第11章給出提高模型性能的幾種常用方法；第12章討論用R進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)可能遇到的一些高級(jí)主題，如特殊形式的數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)集的處理、并行計(jì)算和GPU計(jì)算等技術(shù)。