机器学习是近年来的热门技术话题，R语言是处理其中大量数据的有力工具。考瑞？莱斯米斯特尔著的《精通机器学习--基于R(第2版)》为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础，内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑斯蒂回归和判别分析、线性模型的不错特征选择、K很近邻和支持向量机等，力图平衡实践中的技术和理论两方面。 本书适合想理解和表述机器学习算法的IT人士、想在分析中发挥R强大威力的统计学专家。即使是同时精通IT技术和统计学的读者，在本书中仍然可以发现一些有用的窍门和技巧。