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          機(jī)器學(xué)習(xí)與R語(yǔ)言培訓(xùn)

一：機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論
機(jī)器學(xué)習(xí)概述

機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類及知識(shí)框架

機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念

機(jī)器學(xué)習(xí)一般步驟

案例：用R實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)

二：R語(yǔ)法基礎(chǔ)
R語(yǔ)言基礎(chǔ)語(yǔ)法

數(shù)據(jù)處理常用R包介紹（tidyr，dplyr，stringr,reshape2,ggplot2）

數(shù)據(jù)的存取與編輯

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的讀取

案例：用R實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)讀取

三：數(shù)據(jù)清洗方法
缺失數(shù)據(jù)處理

異常值的辨識(shí)處理

不平衡數(shù)據(jù)的處理

特征提取與特征工程

案例：針對(duì)美國(guó)人群收入等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗

四：線性回歸與Logistic回歸
線性回歸與小二乘法

Lasso回歸及嶺回歸

Logistic回歸模型

多分類Logistic回歸模型

案例：運(yùn)用Logistic回歸模型預(yù)測(cè)學(xué)生錄取情況

五：K近鄰（KNN）算法
k近鄰算法原理

k近鄰算法R實(shí)現(xiàn)

案例：運(yùn)用KNN實(shí)現(xiàn)前列腺癌癥檢測(cè)

六：聚類算法
聚類算法原理

聚類算法R實(shí)現(xiàn)

案例：運(yùn)用聚類分析進(jìn)行離群點(diǎn)識(shí)別

七：基于決策樹(shù)類型算法介紹
決策樹(shù)算法

隨機(jī)森林算法

八：提升算法
Adaboost算法

GBDT算法

XGBoost

案例：針對(duì)美國(guó)人群收入預(yù)測(cè)模型比較

九：SVM支持向量機(jī)算法介紹
SVM基本原理

SVM算法的R實(shí)現(xiàn)

十：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

深度學(xué)習(xí)

案例：運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別

十一：地圖可視化：上海交通地圖數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)
數(shù)據(jù)可視化基本圖形選擇匯總

繪制數(shù)據(jù)地圖常用方法

交互式可視化實(shí)戰(zhàn)

十二：機(jī)器學(xué)習(xí)mlr包：債務(wù)預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)
mlr包介紹

實(shí)際問(wèn)題分析及數(shù)據(jù)處理

多種分類算法模型的比較