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R语言模型培训【系列课程】

本课程结合大量的案例学习者可以达到以下目标: 1)学习线性回归模型的基本原理及R语言实现;2)学习常见聚类分析的基本原理及R语言实现;3)学习关联规则的基本原理及R语言实现;4)学习KNN算法的基本原理及R语言实现,并通过KNN算法识别患有乳腺癌病患者;5)学习常见的组合算法(adaboost、bagging及随机森林)的R语言实现;6)学习人工神经网络及支持向量的基本原理及R语言实现等。

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门课程

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谢佳标

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系统化学习
 
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  • 数据挖掘模型篇之R语言实践视频课程

    21节4小时52分钟
    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

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    • 机器学习及模型评估篇之R语言实践视频课程

      16节2小时52分钟
      课程目标:
      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

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