数据挖掘模型篇之R语言实践

数据挖掘模型篇之R语言实践
共21节 5363人在学 课程详情
  • 线性回归

    • 线性回归模型及自定义函数
    • 线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示
    • 线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示
    • 多项式及多元线性回归模型
    • 逐步回归及模型判断
    • 广义线性模型logit回归
  • 聚类分析

    • 聚类方法原理介绍
    • 聚类算法R语言实现及K-均值聚类案例演示
    • 利用K-means算法来检测离群点
    • 层次聚类案例详解
  • 关联规则

    • 关联规则原理及R语言实现
    • 关联规则可视化arulesViz包介绍
    • 超市购物例子-数据理解及数据可视化
    • 建立关联规则模型及规则可视化
    • 关联规则解读补充
  • KNN近邻

    • KNN近邻算法原理及K值选择
    • KNN近邻算法R语言实现
    • 案例演示:利用class包中的knn函数实现近邻算法
    • 案例演示:利用kknn函数及train函数实现近邻算法
    • 综合案例演示:如何利用KNN近邻算法识别患有乳腺癌症病患者
  • 主成分分析

    • 综合案例演示:如何利用主成分分析构建股票指数

    订阅失败

    数据挖掘模型篇之R语言实践
    数据挖掘模型篇之R语言实践 ...

    订阅列表已满,请先移出部分订阅内容。

    当前章节需购买后观看
    开通超级会员免费看!专家精选系列课程,满足你从入门到精通!更有问答月卡免费送,你的问题有问必答!
    提交答案

    购买课程

    扫码完成付费,可继续学习全部课程内容

    加载中...
    播放页问题反馈
    视频学习中有任何产品建议都可由此反
    馈,我们将及时处理!

    课时介绍

    案例演示:利用class包中的knn函数实现近邻算法-KNN近邻数据挖掘模型篇之R语言实践

    课程介绍

    理论与实践结合的方式,通过通俗易懂的教学方式培养学生运用R语言完成常用挖掘模型算法建立及评估,学习完课程可以掌握:线性回归模型、聚类分析、关联规则算法、KNN近邻算法和主成分分析等常用的模型算法实现。针对具体的数据挖掘应用需求,能熟练抽象出可合适的数据挖掘模型,并整理出其技术实现路线。
    推荐课程

    信息系统项目管理师自考笔记

    李明 · 838人在学

    python从0到1:期货量化交易系统(CTP实战,高频及合成K线数据

    王先生 · 22519人在学

    手把手搭建Java超市管理系统【附源码】(毕设)

    汤小洋 · 4268人在学

    Java毕设springboot外卖点餐系统 毕业设计毕设源码 使用教

    黄菊华 · 818人在学

    基于SSM酒店管理系统(毕设)

    小尼老师 · 879人在学

    java项目实战之购物商城(java毕业设计)

    Long · 5189人在学

    手把手搭建Java求职招聘系统【附源码】(毕设)

    汤小洋 · 1522人在学

    Python Django 深度学习 小程序

    钟翔 · 2378人在学

    城管局门前三包管理系统+微信小程序(vue+springboot)

    赖国荣 · 648人在学

    Vue+Uni-app(uniapp)入门与实战+赠送仿美团点餐小程序

    李杰 · 4054人在学

    正在试验
    后自动删除环境
    课程实验
    本次实验时间已到期 00:00:00
    课件正在飞速打包中,请耐心等待几秒钟~