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　    ◆時： 共5部份,30學時
        
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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程介紹:

本課程主要講述R軟件簡介、R語言基本操作、描述性分析、回歸建模、boostrap自助法抽樣、支持向量機、隨機森林、神經網絡、決策樹、多元分析統計、文本挖掘等數據挖掘分析方法的理論及R軟件編程實現操作。該課程從理論和應用的角度，既用簡潔易懂的語言講述理論方法，又同時實際數據分析，展示R軟件包及相關的程序。不僅僅適合零基礎的R初學者，同時也適合經驗較為豐富的R操作者。該課程可以保證學員從直接進入處理實際問題的狀態，靈活的用課程所講的方法和程序處理實際問題。

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章節名稱
第一章 準備工作（一）
第一章 準備工作（二）
第一章 準備工作（三）
第一章 準備工作（四）
第二章 R軟件的基本操作（一）
第二章 R軟件的基本操作（二）
第二章 R軟件的基本操作（三）
第二章 R軟件的基本操作（四）
第三章 R軟件數據描述性分析（一）
第三章 R軟件數據描述性分析（二）
第三章 R軟件數據描述性分析（三）
第四章 R軟件與回歸建模（一）
第四章 R軟件與回歸建模（二）
第四章 R軟件與回歸建模（三）
第四章 R軟件與回歸建模（四）
第五章 R軟件與boostrap
第六章 R軟件與決策樹
第七章 R軟件與bagging
第八章 R軟件與adaboost
第九章 R軟件與支持向量機
第十章 R軟件與神經網絡
第十一章 R軟件與隨機森林
第十二章 R軟件與lasso
第十三章 R軟件與文本挖掘（一）
第十三章 R軟件與文本挖掘（二）
第十四章 R軟件與多元統計分析（一）
第十四章 R軟件與多元統計分析（二）
第十四章 R軟件與多元統計分析（三）
第十四章 R軟件與多元統計分析（四）
第十五章 R軟件與應用小結

本程部分實驗室實景