下载地址:http://pan.baidu.com/s/1eR4onui 密码:hars


一、课程所用软件:R 3.2.2(64位)  RStudio

二、课程涉及到的技术点:

1)R语言的基本语法、函数

2)R中实用性很强的包

3)模式识别、分类预测算法原理及其实现


三、课程学习目标:

本课程讲解理论的同时结合大量的案例,让学习者可以快速掌握数据挖掘技能,并利用R数据


处理、画图、


实现据挖掘模型的建立。学习完本课程,学习者能达到以下目标:

1)掌握基本R用法;

2)用R进行描述性统计分析、进行数据处理和数据可视化;

3)缺失值的清洗能力;

4)用R语言建立数据挖掘模型;


四、课程大纲:


第一章:基本概念介绍

第1课、数据挖掘、R语言概念介绍

第2课、软件安装和数据的读、写、修改 

第3课、基本概念讲解(向量、矩阵、因子、数据框、列表) 

第4课、基本图形的讲解和绘制 


第二章:实用软件包介绍及应用

第5课、plyr包主函数讲解

第6课、plyr包辅助函数讲解

第7课、Ggpolt2介绍 

第8课、Ggpolt2实践

第9课、reshape2包的讲解和实际操作 

第10课、课缺失值的处理 


第三章:算法讲解及应用

第11课、knn原理简介 

第12课、knn算法实际操作 

第13课、决策树的理论讲解 

第14课、决策树实操 

第15课、人工神经网络的介绍1 

第16课、人工神经网络介绍2 

第17课、人工神经网络实操1 

第18课、人工神经网络实操2 

第19课、支持向量机原理介绍

第20课、支持向量机的实操