机器学习：从数据驱动到广泛应用的人工智能分支

aizixun8

前言

机器学习是人工智能的一个分支，旨在通过构建和训练计算机算法和模型，使计算机能够从数据中学习并自主做出决策和预测。传统的计算机程序是由开发人员根据特定的规则和指令编写的，以实现特定的任务。然而，机器学习的不同之处在于它依赖于数据驱动的学习过程。机器学习算法分析大量输入数据并提取信息，并根据这些数据的模式、趋势和统计特征进行预测。机器学习在自然语言处理、图像和语音识别、推荐系统、金融预测、医疗诊断等许多领域有着广泛的应用，它为处理大规模、复杂的数据提供了强大的工具和方法，使计算机能够自动从数据中学习和改进，从而实现更准确的预测和决策。

我第一次接触机器学习是在攻读硕士学位期间。作为一名自然科学领域的研究生，我非常希望能够学习R语言，以便能够更好地收集、管理和分析手头的数据。幸运的是，我偶然看到了马克斯·库恩写的一本书，并被里面的内容深深吸引。本书完全超出了R语言的范围。它触及了机器学习的本质——如何利用数据创建模型，通过一套清晰的思路和流程来完成预测。当然，有了R语言的基础以及Max Kuhn开发的caret包，整个机器学习实现过程变得极其高效。在学习的过程中，我不断地理解机器学习中的不同概念，同时也会参考书本上的代码在电脑上进行练习。这个过程让我受益匪浅。

如今，R语言社区的机器学习工具发生了许多新的变化。 caret 包仍然作为通用机器学习工具被广泛使用，但其开发者 Max Kuhn 已投资开发新的机器学习框架，相信其核心清洁性正在席卷整个 R 语言生态系统。另外，mlr框架也是R语言中流行的机器学习框架。它于2013年首次在CRAN平台上发布，其可扩展性不断提高，并经过多次重写，形成了现在的mlr3。

尽管机器学习工具日新月异，但机器学习的核心概念是稳定的。更易用的工具让机器学习的实施和教学更加便捷，让学习者能够专注于机器学习本身，而不是如何去做。使用工具来做到这一点。为此，本书面向机器学习实践，重点介绍机器学习的基本概念，包括特征工程、重采样、模型性能的测量、模型筛选、参数调整等，并介绍了比较新的方法来进行模型分析。 （通常称为“可解释的机器学习”）。同时本书给出了各种机器学习方法在R语言中的实现。使用的框架包括但不限于caret、mlr、mlr3，并在案例研究中向读者演示如何使用这些工具完成指定任务。机器学习任务。通过学习本书，读者可以快速了解机器学习的基本概念，并使用R语言实现机器学习的各个步骤，高效地创建模型。

黄天元