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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
高校师生、数据分析、数据挖掘、算法工程师
你将会学到:
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
第1章数据挖掘必要性(1小时22分钟5节)
第2章模型效果评估(3小时19分钟12节)
第3章经典线性回归模型(4小时16分钟16节)
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