本书主要内容有：介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。了解监督和非监督机器学习算法。针对模型使用的数据进行统计验证。深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。使用单层和多层神经网络计算结果。介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。了解R语言中机器学习的生态环境。介绍R语言提供的强大的工具caret包。

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