原文：
www.kdnuggets.com/2017/10/top-10-machine-learning-r-videos.html
如果你刚刚开始学习 R、RStudio 和机器学习，你可能已经知道，通过查看来自该领域经验丰富的人士的具体示例和工作流程是一个极好的激励方式。对于这篇文章，我们收集了一组包含动手示例的教育视频，展示如何实现一些最流行的机器学习算法。我们首先为你提供对机器学习和 R 语言的一般介绍和动机。你将能够跟随示例和演示，熟悉 R 中实施机器学习项目的语法和流程。请享受观看这一系列视频，并亲自尝试，通过这份精彩的总结和汇编来进行自己的实验和建模。
这些视频按观看次数排名，它们是一些知名的机器学习技术和概念的资源集合。需要注意的是，许多列出的视频属于不同的 YouTube 播放列表和由经验丰富的讲师和组织开发的课程，因此不要仅仅停留在这个列表中。订阅并关注这些视频的作者，以获取更多的视频资源来支持你的工作。
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如何在 R 中构建文本挖掘、机器学习文档分类系统！（131k 观看），26 分钟。该视频将展示如何在不到 30 分钟内使用 R 从头构建一个机器学习文档分类系统。你将看到一个使用文本挖掘技术识别未标记的总统竞选演讲者的示例。它还涉及品牌管理、审计、欺诈检测、电子病历等应用。
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使用 R 的主成分分析（115k 观看），11 分钟。此教程将引导你手动进行简单数据的主成分分析，你将熟悉 PCA 的基本原理和术语。
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R 中的 k 最近邻算法（60k 观看），15 分钟演示。该视频介绍了如何使用著名的鸢尾花数据集在 R 中实现 k-NN（k 最近邻）模型。该视频是有关 R、数据科学和机器学习的教程系列的一部分。
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使用 R 进行聚类分析 - 一个示例（54k 观看），18 分钟。该教程视频演示了如何使用 R 进行聚类分析。它还包括数据标准化、使用树状图进行层次聚类以及非层次 k-means 聚类等概念。
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R 中的决策树分类（40k 次观看），20 分钟。这个视频将介绍 R 中的 rpart 库，用于构建分类决策树。视频提供了决策树的简要概述，并展示了使用模型进行可视化和预测的示例。
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使用 R 的支持向量机（SVM）概述和演示（35k 次观看），17 分钟。这是一个关于使用 R 的支持向量机（SVM）的快速概述，通过一系列示例和演示来讲解。首先，它涵盖了 SVM 的基本概念和思想，然后转到实际示例。
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R 中的随机森林概述和演示（24k 次观看），17 分钟。这个视频简要概述了随机森林的基本概念和原理。通过一个示例，你将看到如何使用 R 的 randomForest 库自己实现这个算法。
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R 中的神经网络（19k 次观看），19 分钟。这个视频是 R 中神经网络的指南。你将看到如何使用 R 的 neuralnet 包来拟合、绘图和进行神经网络预测。
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用于机器学习的 R 编程语言（14k 次观看），37 分钟。这个视频简要介绍了 R 和一个基本模型实现的演示示例。
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R 和 caret 的机器学习简介（9.8k 次观看），1 小时 40 分钟的演讲。来自 Data Science Dojo 的视频为你提供了 R 中 caret（Classification And REgression Training）包的一般介绍。视频将展示如何使用 caret 执行大多数项目中最流行的数据科学任务，并演示如何将 caret 纳入你的个人工作流程。
我们希望你喜欢观看这些视频，并希望它们能激励你构建自己的模型并进行预测。不要忘记观看完整的讲座和播放列表，以增强你的教程库。
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