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- 讲师好课 41
适合人群：
本序列视频可作为高等院校数学科学与大数据技术、数据应用与管理专业相关教材，亦可作为从业者进行数据分析相关工作的实战。
学习计划：
1. 建议每周至少保证1小时的学习时间，预计4周能完成整门课程 2. 建议可购买《R语言数据处理与挖掘》（微课）书籍配套学习
课程目标：
掌握神经网络和支持向量机原理及R语言实现
课程简介：
本序列视频由浅入深、内容丰富、全面系统地介绍了R语言基础知识和使用R语言进行数据可视化、数据分析与挖掘的方法。而且能学会从实际问题分析入手，应用R语言来解决商业数据分析的问题。
课程大纲-《R语言数据分析与挖掘》（微课版）之 神经网络与支持向量机
资料下载-
第1章 神经网络 (1小时 4节)
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第2章 支持向量机 (1小时1分钟 5节)
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2-3
线性可分的支持向量机分类预测-建模、绘制决策边界、软 线性可分的支持向量机分类预测-建模、绘制决策边界、软间隔及数据标准化
「仅限付费用户」点击下载“data.rar”
[18:20] 开始学习 -
2-5
使用tune.svm()函数选择最优支持向量机的参数 使用tune.svm()函数选择最优支持向量机的参数组合
「仅限付费用户」点击下载“第11章 神经网络与支持向量机.pdf”
[05:02] 开始学习
