用 R 语言搞数据挖掘的利器，Machine Learning with R还挺适合前端同学了解数据那一套的。数据清洗、建模这些步骤，都能一步步来，代码也不复杂。配上几个实用的入门文章，边看边练，效果还挺不错。

R 语言的包生态挺成熟，像caret、randomForest这种模型工具，封装得比较好，适合不想写太多底层逻辑的你。比如用caret训练个分类模型，一行代码就能跑起来，响应也快。

建模过程的可视化也算是 R 的强项，像ggplot2、lattice这些可视化工具，输出的图表蛮清爽，调参的时候直观。适合那种喜欢用图感受数据趋势的朋友。

新手上手的话，推荐先看这篇《使用 R 语言入门机器学习》，对流程讲得比较清楚。可以看看《数据挖掘机器学习》，理解下模型背后的逻辑。

嗯，还有一篇《机器学习常用开源数据集及数据挖掘、机器学习、深度学习的区别》，虽然听着有点长，但看完后你会更清楚这几个概念到底差在哪。

如果你平时主要写前端，偶尔需要搞点数据、跑个小模型，R 还是挺合适的，代码量不大，学习曲线也不算陡。