283分钟
R语言数据建模实战解析
在当今的数据驱动时代，R语言已成为数据建模和分析的重要工具。本课程《R语言数据建模实战解析》将带领您深入了解R语言在数据建模领域的实际应用，通过丰富的实战案例，让您掌握数据建模的技巧和方法。课程将首先…
在当今的数据驱动时代，R语言已成为数据建模和分析的重要工具。本课程《R语言数据建模实战解析》将带领您深入了解R语言在数据建模领域的实际应用，通过丰富的实战案例，让您掌握数据建模的技巧和方法。课程将首先介绍R语言的基本数据结构，包括向量、矩阵和数据框，以及数据导入和清洗的实用技巧。接着，我们将深入探讨各种数据建模的方法和算法，如线性回归、决策树、随机森林等。通过实战案例，我们将演示如何使用R语言进行数据探索、特征选择、模型训练和评估等步骤。此外，课程还将介绍如何将R语言与其他工具和平台集成，以提高数据建模的效率和准确性。通过本课程的学习，您将掌握R语言在数据建模中的实践技巧和方法，提高对数据建模的理解和应用能力。无论您是数据分析师、数据科学家还是相关专业的学生，本课程都将为您提供宝贵的技能和知识，助您在数据建模领域取得更好的实践效果。加入我们，共同探索R语言在数据建模领域的奥秘！
part 1 线性回归模型
- 1、线性回归模型及自定义函数
- 2、线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示
- 3、多项式及多元线性回归模型
- 4、逐步回归及模型判断
- 5、广义线性模型logit回归
part 2 聚类分析
- 1、聚类方法原理介绍
- 2、聚类算法R语言实现及K-均值聚类案例演示
- 3、利用K-means算法来检测离群点
- 4、层次聚类案例详解
part 3 关联规则
- 1、关联规则原理及R语言实现
- 2、关联规则可视化arulesViz包介绍
- 3、超市购物例子-数据理解及数据可视化
- 4、建立关联规则模型及规则可视化
- 5、关联规则解读补充
part 4 KNN近邻算法
- 1、KNN近邻算法原理及K值选择
- 2、KNN近邻算法R语言实现
- 3、案例演示：利用class包中的knn函数实现近邻算法
- 4、案例演示：利用kknn函数及train函数实现近邻算法
- 5、综合案例演示
part 5 主成分分析
- day3 主成分分析
谢佳标
2017-2024 微软MVP