1.本書完全以入門者的角度編寫，並藉由R語言的簡潔代碼駕馭繁雜的機器學習模型。
2.由淺入深介紹AI及R語言(R的安裝、基礎語法、進階語法)，讓讀者能夠掌握R語言之後，再介紹機器學習模型各種功能函式的使用(線性回歸、SVM、類神經網路、決策樹)。
3.藉由循序漸進的方式推導支持向量激(SVM)與羅吉斯迴歸的原理，僅需具備高中數學能力即可理解。
4.本書以淺顯易懂的方式介紹如何從資料集訓練出決策樹。

 

機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠輕易理解，除了從入門者的角度做編寫外，並且利用R的簡潔代碼，來輕鬆駕馭繁雜的統計模型。書中先講述AI及R語言，從R安裝、基礎語法到進階語法，讓讀者能夠先掌握R語言，接著經由R來講述機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此能夠將R活用，並且對於機器學習有更進一步的認識。本書適用於大學、科大資工、電機、電子、電通科系「機器學習」課程使用。