Что вы узнаете
машинного обучения с использованием R
требованиям
основы программирования R
Описание
Это конечно кусаются размера, чтобы выучить программирование на языке R для машинного обучения и статистического обучения. В хрустящей процесс интеллектуального анализа данных ДМ, машинного обучения при моделировании и оценке.
, Вам необходимо знать некоторые программирования R, и вы можете научиться программированию R от моей "Создай свой калькулятор: освоить основы программирования R быстрое" поле. Вы узнаете программирование на языке R для машинного обучения, и вы сможете тренировать свои собственные модели прогнозирования с применением упрощенного алгоритма Байеса, дерево решений, КНН, нейронные сети, линейная регрессия, и очень скоро оценить ваши модели после изучения курса.
Я создам прикладной статистики с использованием R для данных взаимопонимании и продвинутой визуализации данных для понимания этапа и включает в себя некоторые обработки данных на этапе подготовки данных в будущем.
Содержание
начало
Приступая к работе 2
Приступая к работе 3
интеллектуального анализа данных процесс
скачать набор данных
прочитать набор данных
некоторые пояснения
простой линейной регрессии
построить линейные регрессионные модели
прогнозирования линейных регрессионных моделей
KMeans кластеризации
KMeans кластеризации в R
агломерации кластеров
агломерация кластеризации в R
дерева решений ID3 и алгоритм
деревьев решений в R: Сплит железнодорожных и испытания
деревьев решений в R: поезд дерево решений
дерево решений в р: прогнозировать дерево решений
КНН классификация
железнодорожного КНН в р
прогнозировать КНН в р
наивной Байесовской классификации
упрощенного алгоритма Байеса в R
нейронной сети классификации
нейронной сети в R
какой алгоритм использовать?
Модель оценки
модель оценки с использованием R для классификации
модель оценки с использованием R регрессии
, которые этот курс предназначен для:
Новичок сведения ученого или аналитика интересует программирование на языке R

DOWNLOAD






turbobit

---