数据挖掘模型篇之R语言实践视频课程

畅销课程 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...

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高级 21课时 4小时52分钟 2016/03/22更新

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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。

课程目标:

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:

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。

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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