《R语言数据分析与挖掘》（微课版）
课时介绍
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习分类算法的一种，它是在线性回归模型的基础上，构建因变量的转换函数，将因变量的数值压缩在0~1之间，这个范围就可以理解为某事件发生的概率。最后通过对比一个阈值（二分类通常选择0.5），将因变量的数值划分到0-1二分类或者多分类，进而实现对事物的分类拟合与预测。
课程介绍
【为什么要学习本门课程】
本序列视频由浅入深、内容丰富、全面系统地介绍了R语言基础知识和使用R语言进行数据可视化、数据分析与挖掘的方法。而且能学会从实际问题分析入手，应用R语言来解决商业数据分析的问题。
【课程特点】
1. 基于R语言
本系列视频之所以采用R语言，是因为它具有强大的图形展示和统计分析功能，可免费使用和更新并具有大量的可随时加载的有针对性的扩
2. 理论与应用结合
本系列视频详细地介绍了R语言在数据处理、数据可视化和数据分析与挖掘中的应用，侧重于理论与应用相结合，实例丰富且通俗易懂。本书以问题为导向，通过问题来介绍R语言的使用方法。
3. 案例丰富且实用性强
本系列视频案例丰富，有很强 的针对性。各章详细介绍了R语言下案例的具体操作过程，学者只需按照视频中步骤一步步操作，就能掌握数据分析能力，解决实际工作问题。
【主题大纲&设计思路】
第1章：R语言数据分析概述
第2章：R语言数据操作基础
第3章：R语言数据读写
第4章：数据基本管理
第5章：数据预处理
第6章：R语言重要绘图技术
第7章：高级绘图工具
第8章：聚类分析
第9章：理解线性回归
第10章：决策树
第11章：神经网络与支持向量机
第12章：模型性能评估
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