?課程對(duì)象

　　1. 各行業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者

　　2. 在校數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)，計(jì)算機(jī)，統(tǒng)計(jì)等專業(yè)教師和學(xué)生

　　3. 機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘興趣愛好者

課程大綱

　一、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)操簡(jiǎn)介機(jī)器學(xué)習(xí)操作步驟

　　算法的選擇

　　機(jī)器學(xué)習(xí)在R中的應(yīng)用

　　數(shù)據(jù)管理和理解R數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　向量與因子

　　R數(shù)據(jù)管理

　　數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)理解

二、KNN算法KNN算法簡(jiǎn)介

　　KNN算法診斷乳腺癌

　　KNN算法總結(jié)

　　樸素貝葉斯樸素貝葉斯算法簡(jiǎn)介

　　樸素貝葉斯算法過(guò)濾垃圾短信

　　樸素貝葉斯算法總結(jié)

　　決策樹決策樹算法簡(jiǎn)介

　　決策樹算法識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)貸款

　　決策樹算法總結(jié)

三、應(yīng)用線性回歸回歸簡(jiǎn)介

　　應(yīng)用線性回歸預(yù)測(cè)醫(yī)療費(fèi)用

　　回歸總結(jié)

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)混凝土強(qiáng)度建模

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)

　　支持向量機(jī)支持向量機(jī)簡(jiǎn)介

　　支持向量機(jī)進(jìn)行光學(xué)字符識(shí)別

　　支持向量機(jī)總結(jié)

四、關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介

　　關(guān)聯(lián)規(guī)則確定購(gòu)物籃

　　關(guān)聯(lián)規(guī)則總結(jié)

　　K均值聚類K均值聚類簡(jiǎn)介

　　K均值聚類進(jìn)行青少年市場(chǎng)細(xì)分

　　K均值聚類總結(jié)

　　模型評(píng)價(jià)與性能度量分類方法性能

　　評(píng)估預(yù)測(cè)性能

　　模型調(diào)整與性能提高

　　使用元學(xué)習(xí)提高性能

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