?課程對象

　　1. 各行業(yè)機器學習、數(shù)據挖掘從業(yè)者

　　2. 在校數(shù)學，經濟，計算機，統(tǒng)計等專業(yè)教師和學生

　　3. 機器學習、數(shù)據挖掘興趣愛好者

課程大綱

　一、機器學習實操簡介機器學習操作步驟

　　算法的選擇

　　機器學習在R中的應用

　　數(shù)據管理和理解R數(shù)據結構

　　向量與因子

　　R數(shù)據管理

　　數(shù)據探索和數(shù)據理解

二、KNN算法KNN算法簡介

　　KNN算法診斷乳腺癌

　　KNN算法總結

　　樸素貝葉斯樸素貝葉斯算法簡介

　　樸素貝葉斯算法過濾垃圾短信

　　樸素貝葉斯算法總結

　　決策樹決策樹算法簡介

　　決策樹算法識別高風險貸款

　　決策樹算法總結

三、應用線性回歸回歸簡介

　　應用線性回歸預測醫(yī)療費用

　　回歸總結

　　人工神經網絡神經網絡簡介

　　神經網絡對混凝土強度建模

　　神經網絡總結

　　支持向量機支持向量機簡介

　　支持向量機進行光學字符識別

　　支持向量機總結

四、關聯(lián)規(guī)則關聯(lián)規(guī)則簡介

　　關聯(lián)規(guī)則確定購物籃

　　關聯(lián)規(guī)則總結

　　K均值聚類K均值聚類簡介

　　K均值聚類進行青少年市場細分

　　K均值聚類總結

　　模型評價與性能度量分類方法性能

　　評估預測性能

　　模型調整與性能提高

　　使用元學習提高性能

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