课程名称：

R语言高级提升篇：数据挖掘算法之机器学习篇

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本课程为《R语言十三式》收费课程的体系课程，大家可以前往学习和了解：

https://edu.hellobi.com/classroom/1/courses

详情请前往：

https://major.hellobi.com/datamining

讲师介绍：

谢佳标  多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职，作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有9年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验。攥写了《R语言与数据挖掘》及《R语言游戏数据分析》等书籍。

课程目的：

通过本课程学习，掌握常用机器学习算法：KNN近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法已经组合算法的基本原理及R语言实现。

课程大纲：

章节1： KNN近邻算法

1：KNN近邻算法基本原理及K值的选择方法 

2：KNN算法距离准备及KNNR语言实现 

3：案例一：用KNN算法对鸢尾花分类进行识别 

4：案例二：用KNN算法诊断乳腺癌 

5：案例三：用KNN算法对汽车类型进行识别

章节2： 朴素贝叶斯分类

6：朴素贝叶斯分类 

7：朴素贝叶斯分类 

8：案例一：基于朴素贝叶斯算法识别糖尿病患者 

9：基于朴素贝叶斯算法识别手机垃圾短信 

章节3： 决策树分类

10：决策树算法基本原理 

11：ID3算法举例

12：决策树案例演示

章节4： 组合算法

13：组合方法基本原理及adaboost算法R语言实现

14：bagging分类R语言实现 

15：随机森林及R语言实现

学习方式：

录播课程，开课即学

在线反复观看，有效期2年

上课方式：录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看

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