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          機器學習及模型評估篇之R語言實踐視頻課程

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          機器學習及模型評估篇之R語言實踐視頻課程

          課程目標: 通過課程掌握機器學習中常用的組合方法:adaboost、bagging、隨機森林及人工神經網...

          5分
          共16課時 共2小時52分鐘 更新時間: 30天前

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          課程介紹

          課程大綱

          學習資料

          學員評價

          課程目標
          通過課程掌握機器學習中常用的組合方法:adaboost、bagging、隨機森林及人工神經網絡和支持向量機的基本原理及R語言實現;并利用混淆矩陣和ROC矩陣對建立的模型進行評估。
          適用人群
          數據分析師、商業智能(BI)和企業數據倉庫(EDW)的管理人員、建模人員、分析和開發人員、系統管理員等,想了解數據分析和數據挖掘的朋友。
          課程簡介
          加載中
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            講師介紹

            謝佳標

            謝佳標

            講師評分:4.5

            WOT峰會講師,中國R語言大會講師,高級數據分析師,8年以上數據挖掘建模工作實戰經驗,部分研究成果獲國家專利,攥寫《R語言與數據挖掘》、《R語言游戲數據分析》書籍

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