机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。

全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

编辑

开发一个朴素贝叶斯分类器，仅仅根据邮件的文本信息来判断这封邮件是否是垃圾邮件；

使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV；

利用文本回归理解图书中词与词之间的关系；

通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术；

利用无监督学习构建股票市场指数，用于衡量整体市场行情的好坏；

根据美国参议院的投票情况，从统计学的角度对美国参议员聚类；

通过K近邻算法构建向用户推荐R语言包；

利用Twitter数据来构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统；

模型比较：给你的问题找到最佳算法。