本节书摘来自华章社区《R语言机器学习：实用案例分析》一书中的第1章开始使用R语言和机器学习，作者[印度]　拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）迪潘简·撒卡尔（Dipanjan Sarkar），更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

第1章
开始使用R语言和机器学习
本章是介绍性的，它将让你从基础部分学习R语言，包括R语言的各种元素、有用的数据结构、循环和向量化。如果你已经是一个R语言行家，你可以跳过这部分，直接进入下一章。下一章将介绍机器学习作为一个领域所代表的真正内容以及它所包含的主要方向。我们还将介绍每个领域所使用的不同机器学习技术和算法。最后，我们将通过介绍R语言中一些最常用的机器学习添加包结束本章，其中的一些添加包将在后续的章节中使用。
如果你是数据或机器学习的爱好者，想必一定听说过《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）将数据科学家称作21世纪最热门的职业。
参考下面的链接：
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/
主要由于数据科学家的主要工作是从结构化数据和非结构化数据中收集关键的洞察力和信息，以帮助他们的企业和组织战略性成长，所以对数据科学家有巨大的市场需求。
一部分人可能想知道机器学习和R语言如何与此相关。为了成为一名成功的数据科学家，在你的工具箱中，需要的一个主要工具是一门强大的语言，它帮助你进行复杂的统计计算，处理不同形式的数据，建立模型来获取以前不知道的信息。R是一门能够完成这些任务的完美语言。机器学习提供了你成为一名数据分析师或数据科学家所需要的基本技能，包括使用不同的技术建立模型和从数据中获得洞察力。
本书不仅介绍R语言和机器学习的概念，而且还将这些概念运用在实际案例中，这些都为你熟练应用R和机器学习提供了必要的工具。现在，让我们开始使用R进行机器学习的旅程吧！
在本章中，我们将包括以下内容：
探究R的基本内容。
理解R中的数据结构。
应用函数。
控制代码流。
深入学习R。
理解机器学习的基本内容。
熟悉R中常用的机器学习添加包。