数据挖掘模型篇之R语言实践视频课程【共21课时】

谢佳标高级讲师讲师评分4.8学员188579课程48

资深数据挖掘专家，超过14年的数据挖掘与分享相关工作经验；曾经从事过咨询、电力、游戏、金融和物流等行业，熟悉不同行业的数据特点，有丰富的利用Python和R语言进行数据挖掘实战经验，2017-2...

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R语言可视化数据挖掘工具：Rattle基础与提升视频课程

课程介绍
课程大纲试看
讲师好课47
学员评价

适合人群：

数据挖掘开发人员、数据挖掘应用研究的科研人员、关注高级数据分析的人员。

你将会学到：

理论与实践结合的方式，通过通俗易懂的教学方式培养学生运用R语言完成常用挖掘模型算法建立及评估，学习完课程可以学习：线性回归模型、聚类分析、关联规则算法、KNN近邻算法和主成分分析等常用的模型算法实现。针对具体的数据挖掘应用需求，能熟练抽象出可合适的数据挖掘模型，并整理出其技术实现路线。

课程简介：

本课程配套课件和脚本均可下载，方便学员跟着视频自己动手操作。

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课程大纲-数据挖掘模型篇之R语言实践视频课程

资料下载

第1章数据挖掘基础与提升之R语言实践(1小时37分钟6节)
1-1
线性回归模型及自定义函数线性回归模型及自定义函数
「仅限付费用户」点击下载“data.rar”
[20:33]开始学习
1-2
线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示
「仅限付费用户」点击下载“线性回归脚本.txt”
[12:50]开始学习
1-3
线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示
「仅限付费用户」点击下载“knn分类脚本.txt”
[12:50]开始学习
1-4
多项式及多元线性回归模型多项式及多元线性回归模型
「仅限付费用户」点击下载“knn综合案例演示脚本.txt”
[16:27]开始学习
1-5
逐步回归及模型判断逐步回归及模型判断
「仅限付费用户」点击下载“column.2C.rar”
[16:11]开始学习
1-6
广义线性模型logit回归广义线性模型logit回归
「仅限付费用户」点击下载“column.2C.rar”
[18:46]开始学习
第2章R语言模型篇之聚类分析(48分钟4节)
2-1
聚类方法原理介绍聚类方法原理介绍
「仅限付费用户」点击下载“聚类分析脚本.txt”
[09:53]开始学习
2-2
聚类算法R语言实现及K-均值聚类案例演示聚类算法R语言实现及K-均值聚类案例演示
「仅限付费用户」点击下载“主成分分析脚本.txt”
[12:11]开始学习
2-3
利用K-means算法来检测离群点利用K-means算法来检测离群点
[08:44]开始学习
2-4
层次聚类案例详解层次聚类案例详解
[17:32]开始学习
第3章R语言模型篇之关联规则(1小时5节)
3-1
关联规则原理及R语言实现关联规则原理及R语言实现
[10:25]开始学习
3-2
关联规则可视化arulesViz包介绍关联规则可视化arulesViz包介绍
[05:33]开始学习
3-3
超市购物例子-数据理解及数据可视化超市购物例子-数据理解及数据可视化
[19:50]开始学习
3-4
建立关联规则模型及规则可视化建立关联规则模型及规则可视化
[21:08]开始学习
3-5
关联规则解读补充关联规则解读补充
[03:17]开始学习
第4章R语言模型篇之KNN近邻算法(1小时1分钟5节)
4-1
KNN近邻算法原理及K值选择KNN近邻算法原理及K值选择
[12:46]开始学习
4-2
KNN近邻算法R语言实现KNN近邻算法R语言实现
[06:33]开始学习
4-3
案例演示：利用class包中的knn函数实现近邻算法案例演示：利用class包中的knn函数实现近邻算法
[13:44]开始学习
4-4
案例演示：利用kknn函数及train函数实现近邻算法案例演示：利用kknn函数及train函数实现近邻算法
[06:55]开始学习
4-5
综合案例演示：如何利用KNN近邻算法识别患有乳腺癌症病患者综合案例演示：如何利用KNN近邻算法识别患有乳腺癌症病患者
[21:54]开始学习