          機(jī)器學(xué)習(xí)與R語言培訓(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

二：R語法基礎(chǔ)
R語言基礎(chǔ)語法

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：針對美國人群收入等數(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

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)識別

七：基于決策樹類型算法介紹
決策樹算法

隨機(jī)森林算法

八：提升算法
Adaboost算法

GBDT算法

XGBoost

案例：針對美國人群收入預(yù)測模型比較

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)手寫數(shù)字識別

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)測實(shí)戰(zhàn)
mlr包介紹

實(shí)際問題分析及數(shù)據(jù)處理

多種分類算法模型的比較