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R語言培訓(xùn)班

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第一講：R語言精要

本著循序漸進(jìn)而又覆蓋R語言重要而有用的基本內(nèi)容原則，本講從R語言入門開始，以前期的數(shù)據(jù)處理為核心，以實(shí)際案例為載體，內(nèi)容包括R語言的向量、數(shù)據(jù)框、矩陣運(yùn)算、缺失值和零值的處理、特別注重用R語言構(gòu)造函數(shù)編程解決實(shí)際問題，為使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘打下扎實(shí)的工具基礎(chǔ)。

主要案例：

案例1：如何用R語言編程同時(shí)實(shí)現(xiàn)幾十個(gè)高難度數(shù)據(jù)分析可視化圖片的jpeg格式輸出；

案例2：如何使用R語言進(jìn)行分層或者整群抽樣構(gòu)建訓(xùn)練集與測(cè)試集；

第二講：Logistic回歸與商業(yè)大數(shù)據(jù)建模

Logistic回歸是商業(yè)建模的常用重要數(shù)據(jù)挖掘方法，本講要講清楚Logistic回歸的建模原理、與多元線性模型的區(qū)別、R語言實(shí)現(xiàn)過程及回歸診斷注意事項(xiàng)、預(yù)測(cè)方法和結(jié)果解釋，讓學(xué)員徹底地掌握Logistic回歸解決問題的R語言方法。

2：R數(shù)據(jù)挖掘(一)
2.1 數(shù)據(jù)挖掘工業(yè)流程
2.2 先修統(tǒng)計(jì)知識(shí)
2.3 挖掘預(yù)處理
2.4 線性回歸
2.5 logistic回歸
2.6 模型評(píng)價(jià)

主要案例：

?案例1：利用Logistic回歸幫助商業(yè)銀行完成對(duì)客戶提前還貸款情況的預(yù)測(cè)；

?案例2：利用Logistic回歸幫助廠家分析顧客做出購買決策的重要因素；

第三講：關(guān)聯(lián)規(guī)則和R語言實(shí)現(xiàn)

關(guān)聯(lián)規(guī)則（著名的“啤酒和尿布”）是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)和核心技術(shù)之一，本講將闡明關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語言快速完成關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。

第四講：決策樹（回歸樹）分析和R語言實(shí)現(xiàn)

決策樹是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法，其原理容易被理解。本講主要講授兩種為普遍的決策樹算法：使用rpart函數(shù)進(jìn)行R語言分析。

主要案例：

案例：對(duì)汽車耗油量進(jìn)行決策樹分析并完成相關(guān)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)；

第五講：機(jī)器集成學(xué)習(xí)算法

本講介紹這種算法的思想，在R語言中構(gòu)造訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)一步進(jìn)行分析。

主要案例：

案例1：用R語言的Bagging和AdaBoost進(jìn)行商業(yè)銀行定期存款的分析和預(yù)測(cè)；

案例2：用R語言的Bagging和AdaBoost識(shí)別有毒蘑菇。

第六講：R語言隨機(jī)森林（RandomForest）算法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹的分類器，本講講清隨機(jī)森林方法的原理，以致在實(shí)際中幫助學(xué)員判斷適合進(jìn)行隨機(jī)森林分析的情況，終熟練掌握R語言隨機(jī)森林分析的方法。

主要案例：

案例：對(duì)乳腺癌進(jìn)行隨機(jī)森林的分類和預(yù)測(cè)；

第七講：支持向量機(jī)和R語言的實(shí)現(xiàn)

本講將分析支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)小原理、間隔和核函數(shù)，從而幫助學(xué)員深刻理解支持向量機(jī)的思想和算法，以及使用中注意的問題，從而幫助學(xué)員靈活地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

第八講：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和R語言的實(shí)現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的節(jié)點(diǎn)和輸出函數(shù)構(gòu)成邏輯策略，本講介紹其原理，主要通過案例的方式講解R語言實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的過程和注意的事項(xiàng)。

第九講：交叉驗(yàn)證比較各個(gè)模型

對(duì)于同一個(gè)數(shù)據(jù)，可能有很多模型來擬合，如何衡量和比較模型的精度呢？本講將介紹交叉驗(yàn)證訓(xùn)練集和測(cè)試集的方法來幫助大家在實(shí)際中選取佳模型進(jìn)行擬合和預(yù)測(cè)

第十講：使用R語言挖掘

幫助大家使用R語言在大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，抽取潛在有用的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)適合模式，實(shí)現(xiàn)可視化結(jié)果展示。