R&Python机器学习入门
R&Python机器学习入门
通俗易懂的讲解原理 结构、逐句的讲解使用
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课程名称:

R&Python机器学习入门

 


课程目的:

对常见的机器学习的原理进行了解,可以将这些机器学习应用到实际工作中,使用R语言和Python语言进行科学计算


课程介绍:

原则:以尽量少的公式、通俗易懂的讲解原理;结构、逐句的讲解使用。


第一部分:原理说明

第二部分:Python实现(逐句解释)

第三部分:R实现(逐句解释)

第四部分:总结与延伸


课程大纲:


1、K近邻算法

2、决策树

3、朴素贝叶斯

4、Logistic回归

5、支持向量机

6、Adaboost

7、回归(逐步回归、岭回归、Lasso)

8、K-均值聚类

9、PCA

10、协同过滤



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