在折騰完爬蟲還有一些感興趣的內容后，我最近在看用R語言進行簡單機器學習的知識，主要參考了《機器學習-實用案例解析》這本書。

這本書是目前市面少有的，純粹以R語言為基礎講解的機器學習知識，書中涉及11個案例。分12章。作者備注以及代碼部分都講得比較深。不過或許因為出書較早，在數據處理方面，他使用更多的是plyr包，而我用下來，dplyr包效果更好。所以許多涉及數據處理的代碼，其實可以用更簡潔的方法重寫。但是思路卻是實打實的精華。

我之前在某長途動車上啃完了前三章，兩個案例。但越往后讀，越覺得后面案例處理方法越復雜，更加晦澀了，需要更多時間消化，因此暫停下來，先把前兩個案例給理理順，消化一下結構點。

書中案例數據及代碼均可在官方github中下載到，地址為https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers

案例1：美國UFO觀察

該案例用的是一個含有60,000多條不明飛行物的目擊記錄和報告的數據集。需要回答UFO出現是否有周期性規律，以及地域規律兩個問題。主要涉及數據清洗環節。

在研讀后，我繪制的流程圖如下圖：

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案例2：二分法判別垃圾郵件

該案例用的是來自于SpamAssasin的郵件，它分為垃圾郵件spam，易識別的正常郵件easy ham，不易識別的正常郵件hard ham三個類型。案例目的是做一個分類器，能夠通過詞頻特征（如html等）快速識別郵件的類型。

使用的是樸素貝葉斯分類法。

繪制的流程圖及注意事項見下：

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流程圖用visio 2013繪制。很喜歡它的手繪風流程圖，之前想嘗試一下其他流程圖軟件，比較下來，還是visio最好用啊……

接下來的本月目標

1）金融時間序列

2）機器學習4-7章

轉載于:https://www.cnblogs.com/weibaar/p/4418199.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言学习笔记-机器学习1-3章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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