R机器学习实战视频

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适用人群：对利用R语言进行机器学习，数据挖掘感兴趣的人。
预备知识：基本的R数据操作以及基础的概率统计知识。

课程目标: 掌握什么是机器学习, 学习R语言中机器学习应用:分类，聚类，预测，关联

第1章：掌握什么是机器学习
第2章. K最近邻方法
第1节：KNN方法简介
第2节：R语言中KNN方法应用案例-乳腺癌分类
第3节：R语言中KNN方法应用案例-鸢尾属植物分类
第3章：朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)
第1节：贝叶斯方法原理简介
第2节：R语言中利用贝叶斯方法进行垃圾信息分类
第4章：决策树方法
第5章：分类规则（Classification Rule）
第6章：分类模型评估
第7章：Crosss Validation
第8章：神经网络
第9章：SVM
第10章：关联规则
第11章：K-means方法
第12章：模型优化