R语言机器学习和预测模型理论与实践课程-米微资源分享网

我的课程将是使用R编程语言的机器学习（有监督和无监督）的理论和应用的完整指南。与其他课程不同，它不仅提供R脚本的指导性演示，而且还涵盖了理论背景，使您能够充分理解和应用R中的机器学习和预测模型（K均值、随机森林、支持向量机、逻辑回归等）。

本课程还涵盖与机器学习（分类与回归）和无监督聚类技术相关的实用和高度应用的数据科学的所有主要方面。因此，如果你学习这门课程，你将节省大量的时间和金钱在其他昂贵的材料在R为基础的数据科学和机器学习领域。

在这个大数据时代，全球各地的公司都使用R来分析大量的数据，用于商业和研究。通过精通有监督和无监督机器学习以及R中的预测建模，您可以为您的公司提供竞争优势，并将您的职业生涯提升到一个新的水平

你会学到什么

无监督和有监督机器学习和使用R编程语言的预测建模的完整指南

它涵盖了机器公差和预测建模的理论背景以及在R和R-Studio中的实际例子

充分理解机器学习、聚类分析和预测建模的基础知识

与R中有监督机器学习、聚类和预测建模相关的高度实用的数据科学示例

从零开始学习R编程：包括R速成课程，您可以为机器学习开始R编程

能够利用R的力量进行实际的数据科学

回归分类建模中不同机器学习算法的比较

基于统计和机器学习的回归分类模型在实际数据中的应用

建立基于机器学习的回归分类模型

了解何时以及如何正确应用机器学习和预测模型

测试您的技能与多个编码练习和最终项目，你将独立完成

在R中实现机器学习技术/分类，如随机森林、SVM等

要求

可用的计算机和互联网以及对该主题的浓厚兴趣

本课程有8个部分涵盖了机器学习的各个方面：理论与实践

从理论到实践全面了解机器学习，聚类分析和预测模型的基础

R中有监督机器学习（分类和回归）和无监督机器学习（集群分析）的线束应用

了解如何正确应用预测模型并在R中对其进行测试

在R中的监督机器学习的独立项目中完成编程和数据科学任务

实施无监督聚类技术（k-均值聚类和分层聚类等）

了解R编程的基础

获取课程中使用的所有脚本的副本

和更多

不需要任何先前的R或统计资料/机器学习/ R知识：

您将从吸收最有价值的R机器学习，预测建模和数据科学基础知识和技术开始。我使用易于理解的动手方法来简化和解决R中最困难的概念。

我的课程将帮助您使用从不同来源获得的真实数据来实施这些方法。因此，在用R完成我的机器学习课程之后，您将轻松使用不同的数据流和数据科学包在R中使用实际数据。

如果这是您与R的第一次接触，请不用担心，我的课程全面介绍了R＆R编程。

本课程与其他培训资源不同。每个讲座都试图以可证明且易于遵循的方式增强您的机器学习和建模技能，并为您提供切实可行的解决方案。您将能够开始为您的项目分析不同的数据流，并通过提高的机器学习技能和对前沿数据科学方法的了解而获得未来雇主的赞赏。

对于需要在其领域中使用聚类分析，无监督机器学习和R的专业人员来说，本课程是理想的选择。

该课程的重要组成部分是实践练习。您将获得一些精确的指令和数据集，以使用R工具运行机器学习算法。

立即加入我的课程！

本课程适合谁：

对于需要在其领域中使用聚类分析，无监督机器学习和R的专业人士而言，本课程是理想的选择。
每个想在R＆R Studio环境中学习数据科学应用程序的
人每个想学习真实数据上无监督学习的理论和实现的人