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R語言培訓班

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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第一講：R語言精要

本著循序漸進而又覆蓋R語言重要而有用的基本內(nèi)容原則，本講從R語言入門開始，以前期的數(shù)據(jù)處理為核心，以實際案例為載體，內(nèi)容包括R語言的向量、數(shù)據(jù)框、矩陣運算的處理、特別注重用R語言構造函數(shù)編程解決實際問題，為使用R語言進行數(shù)據(jù)挖掘打下扎實的工具基礎。

第二講：Logistic回歸與商業(yè)大數(shù)據(jù)建模

Logistic回歸是商業(yè)建模的常用重要數(shù)據(jù)挖掘方法，本講要講清楚Logistic回歸的建模原理、與多元線性模型的區(qū)別、R語言實現(xiàn)過程及回歸診斷注意事項、預測方法和結果解釋，讓學員徹底地掌握Logistic回歸解決問題的R語言方法。

1.概述
2：R數(shù)據(jù)挖掘
2.1 數(shù)據(jù)挖掘工業(yè)流程
2.2 先修統(tǒng)計知識
2.3 挖掘預處理
2.4 線性回歸
2.5 logistic回歸

第三講：關聯(lián)規(guī)則和R語言實現(xiàn)

關聯(lián)規(guī)則（著名的“啤酒和尿布”）是數(shù)據(jù)挖掘的基礎和核心技術之一，本講將闡明關聯(lián)規(guī)則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語言快速完成關聯(lián)規(guī)則分析。

第四講：決策樹（回歸樹）分析和R語言實現(xiàn)

決策樹是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法，其原理容易被理解。本講主要講授兩種為普遍的決策樹算法：使用rpart函數(shù)進行R語言分析。

第五講：R語言隨機森林（RandomForest）算法

在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，本講講清隨機森林方法的原理，以致在實際中幫助學員判斷適合進行隨機森林分析的情況，終熟練掌握R語言隨機森林分析的方法。

第六講：支持向量機和R語言的實現(xiàn)

本講將分析支持向量機的結構風險小原理、間隔和核函數(shù)，從而幫助學員深刻理解支持向量機的思想和算法，以及使用中注意的問題，從而幫助學員靈活地應用于各個領域。