关于举办“R语言机器学习与数据挖掘核心技术与应用” 培训通知

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第2讲

数据清洗与探索性分析

课程目标：掌握用R编写函数和对实际数据描述统计分析

1. R 数据读入与读出 （读入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及数据库文件）；

2.R 函数编写；

3.R 的条件与循环函数；

4. 高效编程技巧介绍；

5. 数据探索性分析与作图；

案例1：汽车数据描述统计分析；

案例2： 财政收入与税收描述统计分析。

第3讲

线性回归与logistic回归

课程目标：掌握线性回归方法与实际的建模分析

1. 一元线性回归；

2. 多元线性回归；

3. logistic 回归；

案例1：中国税收收入增长案例分析；

案例2：新教学方法的效果；

案例3：信用卡违约预测。

第4讲

决策树与Ensemble  learning

课程目标：掌握数据挖掘中常用的聚类和分类方法及其实际应用。

1. 决策树分析；

2. Bagging ；

3. 随机森林分析；

4. Boosting ；

案例1：信用卡违约预测；

案例2：银行贷款违约预测。

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