机器学习及模型评估篇之R语言实践视频课程

畅销课程 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。

5.0 (个评分) 7025人学习

高级 16课时 2小时52分钟 2016/05/02更新

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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。

课程目标:

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。


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课程大纲-机器学习及模型评估篇之R语言实践视频课程

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