adaboost案例演示:建模及预测
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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。
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