六:R语言数据挖掘

畅销课程 1、了解常用数据挖掘算法原理 2、学习模型评估的常用方法 3、熟练学习混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线和LIFT曲线的原理及R语言实现 4、学习最小二乘法的理论知识 5、学习线性回归原理及R语言实现 6、学习不同决策树算法的基本原理

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高级 48课时 13小时14分钟 2018/07/16更新

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适合人群:

高校师生、数据分析、数据挖掘、算法工程师

课程目标:

1、了解常用数据挖掘算法原理 2、学习模型评估的常用方法 3、熟练学习混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线和LIFT曲线的原理及R语言实现 4、学习最小二乘法的理论知识 5、学习线性回归原理及R语言实现 6、学习不同决策树算法的基本原理

课程简介:

通过本课程的学习,使学员具备如下能力:

1、了解常用数据挖掘算法原理

2、学习模型评估的常用方法

3、熟练学习混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线和LIFT曲线的原理及R语言实现

4 、学习最小二乘法的理论知识

5、学习利用R语言实现一元线性回归、多元线性回归、逐步回归

6、学习Logtic回归原理及R语言实现

7、学习不同决策树算法的基本原理

8、利用R语言实现不同决策树算法

9、聚类分析的基本原理及R语言实现

10、关联规则的基本原理及R语言实现

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课程大纲-六:R语言数据挖掘

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