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       1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

第一節(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論
機(jī)器學(xué)習(xí)概述
機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類及知識框架
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念
機(jī)器學(xué)習(xí)一般步驟
案例：用R實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測
第二節(jié)：R語法基礎(chǔ)
R語言基礎(chǔ)語法
數(shù)據(jù)處理常用R包介紹（tidyr，dplyr，stringr,reshape2,ggplot2）
數(shù)據(jù)的存取與編輯
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的讀取
案例：用R實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)讀取
第三節(jié)：數(shù)據(jù)清洗方法
缺失數(shù)據(jù)處理
異常值的辨識處理
不平衡數(shù)據(jù)的處理
特征提取與特征工程
案例：針對美國人群收入等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗
第四節(jié)：線性回歸與Logistic回歸
線性回歸與最小二乘法
Lasso回歸及嶺回歸
Logistic回歸模型
多分類Logistic回歸模型
案例：運(yùn)用Logistic回歸模型預(yù)測學(xué)生錄取情況
第五節(jié)：K最近鄰（KNN）算法
k近鄰算法原理
k近鄰算法R實(shí)現(xiàn)
案例：運(yùn)用KNN實(shí)現(xiàn)前列腺癌癥檢測
第六節(jié)：聚類算法
聚類算法原理
聚類算法R實(shí)現(xiàn)
案例：運(yùn)用聚類分析進(jìn)行離群點(diǎn)識別
第七節(jié)：基于決策樹類型算法介紹
決策樹算法
隨機(jī)森林算法
第八節(jié)：提升算法
Adaboost算法
GBDT算法
XGBoost
案例：針對美國人群收入預(yù)測模型比較
第九節(jié)：SVM支持向量機(jī)算法介紹
SVM基本原理
SVM算法的R實(shí)現(xiàn)
第十節(jié)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
深度學(xué)習(xí)
案例：運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識別
第十一節(jié)：地圖可視化：上海交通地圖數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)
數(shù)據(jù)可視化基本圖形選擇匯總
繪制數(shù)據(jù)地圖常用方法
交互式可視化實(shí)戰(zhàn)
第十二節(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)mlr包：債務(wù)預(yù)測實(shí)戰(zhàn)
mlr包介紹
實(shí)際問題分析及數(shù)據(jù)處理
多種分類算法模型的比較
模型評價(jià)方法匯總