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适合人群：
数据分析师、商业智能（BI）和企业数据仓库（EDW）的管理人员、建模人员、分析和开发人员、系统管理员等，想了解数据分析和数据挖掘的朋友。
你将会学到：
通过课程学习机器学习中常用的组合方法：adaboost、bagging、随机森林及人工神经网络和支持向量机的基本原理及R语言实现；并利用混淆矩阵和ROC矩阵对建立的模型进行评估。
课程简介：
本课程通过通过理论与实践结合的方式，让学习者学习常用机器学习算法的原理及R语言实现，能利用R语言进行机器学习建模及模型评估。学习者学完课程能达到以下目标：
1）组合算法adaboost、bagging和随机森林的R语言实现；
2）利用R语言实现人工神经网络；
3）利用R语言实现支持向量机；
4）模型评估方法:混淆矩阵和ROC曲线的原理；
5）自定义实现混淆矩阵和ROC曲线；
6）利用R语言实现混淆矩阵和ROC曲线；
7）模拟综合案例演示实现机器学习算法及模型评估
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。
课程大纲-机器学习及模型评估篇之R语言实践视频课程
资料下载第1章机器学习之组合算法(58分钟7节)
1-5
bagging分类原理及R语言实现bagging分类原理及函数bagging介绍；并通过案例进行bagging分类机bagging回归演示。
「仅限付费用户」点击下载“组合算法视频脚本.txt”
[15:18]开始学习1-7
随机森林算法原理及R语言实现随机森林算法原理及利用randomForest函数实现随机森林算法，并查看各变量的重要性和不同树数目的误差率。
「仅限付费用户」点击下载“组合算法.pdf”
[11:53]开始学习第2章人工神经网络(18分钟2节)
2-2
人工神经网络R语言实现及案例演示通过nnet包中的nnet函数实现人工神经网络，利用Vehicle数据进行人工神经网络建模及预测。
「仅限付费用户」点击下载“神经网络视频脚本.txt”
[07:26]开始学习第3章支持向量机(32分钟2节)
3-2
支持向量机R语言实现及案例演示通过e1071包中的svm函数实现支持向量机，利用支持向量机对数据集cats中猫的体重和心脏重量来预测一只猫的性别。
「仅限付费用户」点击下载“支持向量机视频脚本.txt”
[21:06]开始学习第4章模型评估(1小时3分钟5节)
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