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基于R语言的数据科学和应用实战经典-购物篮分析案例
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基于R语言的数据科学和应用实战经典-购物篮分析案例 欲求完整课程请访问官方网站：http://www.mark-to-win.com 搜索一模一样的课程 适用人群 人工智能 机器学习 R语言 课程目标 通过学习本课程，使学者可以很清晰的知道什么是数据科学\数据科学的运用场景\知道数据挖掘基本的理论\了解数据挖掘思想\学习R语言的基本知识\学习R语言的基本包使用\学习用R进行数据处理的能力\了解用R进行描述性统计分析 课程大纲 第1章 数据科学简述 1小时2分钟3节 1-1数据科学产生的背景和定义[27:44] 1-2什么是数据科学家[16:25] 1-3八步成为数据科学家[18:37] 第2章 数据挖掘方法和流程 1小时46分钟4节 2-1数据挖掘的过程模型[27:02] 2-2数据分析的步骤[36:20] 2-3数据集概念[10:58] 2-4常用数据分析工具[32:31] 第3章 R语言概述与基本操作 2小时3分钟6节 3-1R语言概述[22:33] 3-2R语言数据分析案例[29:58] 3-3R语言数据分析案例[09:54] 3-4R语言的基本操作[22:20] 3-5R语言的基本操作[22:20] 3-6R语言基本操作[16:36] 第4章 R语言基础统计 1小时50分钟9节 4-1基因函数介绍[14:47] 4-2高级数学函数[12:09] 4-3粘贴数据结构[14:30] 4-4转换和排序[10:12] 4-5访问MySQL数据[16:33] 4-6缺失值处理[06:21] 4-7平均值mean函数[14:13] 4-8中位数median函数[08:55] 4-9百分位和方差等[12:43] 第5章 统计绘图技术 1小时6分钟3节 5-1绘图基础知识[22:36] 5-2低级绘图函数[19:23] 5-3高级绘图函数[24:56] 第6章 时间序列和多元线性回归算法原理和案例 1小时58分钟5节 6-1时间序列概述和原理[24:34] 6-2时间序列绘图[24:00] 6-3时间序列案例[25:06] 6-4多元线性回归概述和原理[18:18] 6-5多元线性回归案例[26:37] 第7章 逻辑回归和主成分分析算法原理和案例 1小时24分钟4节 7-1逻辑回归概述和原理[13:45] 7-2逻辑回归算法案例[29:38] 7-3主成分分析概述和原理[17:17] 7-4主成分分析案例[23:46] 第8章 聚类分析算法原理 1小时9分钟3节 8-1机器学习基本概念[21:47] 8-2聚类分析算法原理[27:32] 8-3聚类分析算法k-means例子[19:52] 第9章 关联规则分析算法原理和案例 47分钟2节 9-1关联规则分析算法原理[19:45] 9-2关联规则分析算法例子[27:51] 第10章 贝叶斯分类算法原理和案例 44分钟2节 10-1分类概述[19:26] 10-2贝叶斯分类概述和案例[25:08] 第11章 决策树分类算法原理和案例 1小时44分钟6节 11-1决策树分类概述[16:00] 11-2决策树分类原理[15:44] 11-3决策树数据预处理[17:59] 11-4决策树分类案例[17:59] 11-5决策树可视化[16:12] 11-6决策树组合算法[20:40] 第12章 神经网络和向量机原理和案例 39分钟2节 12-1神经网络和向量机概述[16:53] 12-2神经网络和向量机案例[22:27] 第13章 购物篮分析原理和案例 50分钟3节 13-1购物篮分析概述[17:40] 13-2购物篮分析原理[14:47] 13-3购物篮分析数据准备[18:31] 第14章 协同过滤原理和案例 1小时27分钟4节 14-1协同过滤概述[24:52] 14-2协同过滤原理[15:20] 14-3协同过滤案例[16:13] 14-4购物篮分析案例[30:45] 第15章 R语言文本挖掘和分析 2小时35分钟7节 15-1文本挖掘概述[25:35] 15-2R语言文本挖掘和分析[21:43] 15-3主题模型案例1[31:29] 15-4主题模型案例2[11:24] 15-5定量分析原理和概述[16:37] 15-6定量分析案例1[23:59] 15-7定量分析案例2[24:36]
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