R语言机器学习教程是一个专注于R语言在机器学习领域的教学资源。下面是一些基础概念和资源链接。

R语言机器学习基础

  • 什么是机器学习？机器学习是通过数据或以往的经验，教会计算机模型做出决策或预测的技术。
  • R语言的优势：R语言在统计分析和图形表示方面有强大的功能，是机器学习领域广泛使用的语言之一。

资源链接

实践案例

  • 线性回归：线性回归是预测数值变量的一种方法。以下是一个简单的线性回归案例。

library(ggplot2)

# 生成模拟数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- 2*x + rnorm(100)

# 绘制散点图
ggplot(data.frame(x, y), aes(x=x, y=y)) +
  geom_point()

# 拟合线性模型
model <- lm(y ~ x, data=data.frame(x, y))

# 绘制模型
ggplot(data.frame(x, y), aes(x=x, y=y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method="lm", formula=y~x, se=FALSE)

图片示例

中心化的线性回归模型图示：

线性回归模型