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人工智能培训课程:R语言培训

2018-4-5 15:45| 发布者: admin| 查看: 293| 评论: 0

摘要: R语言数据分析及R语言机器学习课程时间:本课程同时学习概率统计学及其在R语言的实现

R语言培训

 

课程时间:(数据分析+机器学习)

 

备注1:完整 R语言数据统计分析 + R Python 机器学习 + Tensorflow高级数学完整 15天课程 + 课后项目 

请访问 :  http://www.oraclebi.net/TensorFlow/  

 

备注2:本课程同时学习概率统计学及其在R语言的实现

 



课程一:《R语言数据分析课程》

 

课程大纲:

 

R语言基础

R语言简介

R数据类型和对象、读写数据

如何用R连接ODBC平台

 

R语言程序编写基础

R语言控制结构、函数、日期时间

循环

随机数与抽样模拟

随机数的产生

随机抽样

 

概率与统计数学基础

中数、众数、方差、标准差计算

正态分布

卡方分布

常见概率公式

常见概率密度函数

置信度

假设检验

R语言与统计分析

统计模拟

标准计分与离差分析

R语言求概率

R语言中泊松、 正态分布,卡方分布、卡方等概率密度分析

 

相关系数

相关比

R语言中实现相关系数分析

R语言的假设检验的实现

t检验

配对检验

方差分析

 

回归分析

调用R语言回归分析对数据进行预测

 



课程二:《R语言数据挖掘、机器学习》

 

课程基础:完成R语言数据分析课程,或具备R语言基础

 

课程内容:

本课程主要讲述中R语言中通过调用R语言相关函数实现常见分类,聚类,回归,异常检测,数据挖掘分析,及相关数学算法原理。

 

 

课程大纲:

 

使用KNN算法对数据分类

案例:癌症筛查检测

贝叶斯算法对数据分类

案例:自然语言处理NLP:电信垃圾短信过滤

C5.0决策树算法

案例:高风险银行贷款识别

回归算法

案例:医疗保险费用评估

数字预测:CART算法

数字预测:模型树算法

案例:高端消费饮料品质

深度学习:人工神经网络算法BP-DNN

案例:工业品强度检测

核学习:SVM算法

案例:手写识别

Apriori关联规则算法

案例:购物篮分析推荐算法

无监督学习:k-均值聚类

案例:SNS社交网站用户营销:细分市场推销群体识别

模型评估:

混淆矩阵,数据挖掘准确度,错误率,ROC曲线评估

k-fold交叉验证模型评估

boottrap自助抽样法

 

 

 

 

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