本书共8章。第1章介绍R及其相关的基础知识，并简单介绍了机器学习的概念。第2章深入研究机器学习，介绍各种类型的学习算法，以及一些现实世界的案例。第3章使用市场购物篮分析和关联规则挖掘进行电子商务产品推荐、预测和模式分析。第4章分析不同用户对电子商务产品的评论和评级，使用算法和技术（例如用户协同过滤器）设计一个推荐系统。第5章将机器学习应用于信用风险检测和预测中。第6章使用多种机器学习算法检测和预测哪些客户具有潜在信用风险，介绍了多种有监督学习算法并比较它们的性能。第7章介绍社交媒体和通过TwitterAPI收集数据的过程。第8章根据TwitterAPI的知识建立一个项目，基于该项目分析推文中的情感。

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