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課程介紹
一、課程所用軟件：R 3.2.2（64位） RStudio
二、課程涉及到的技術點：
1）R語言的基本語法、函數
2）R中實用性很強的包
3）模式識別、分類預測算法原理及其實現
三、課程學習目標：
本課程講解理論的同時結合大量的案例，讓學習者可以快速掌握數據挖掘技能，並利用R數據處理、畫圖、實現據挖掘模型的建立。學習完本課程，學習者能達到以下目標：
1）掌握基本R用法；
2）用R進行描述性統計分析、進行數據處理和數據可視化；
3）缺失值的清洗能力；
4）用R語言建立數據挖掘模型；
四、課程大綱：
第一章：基本概念介紹
第1課、數據挖掘、R語言概念介紹
第2課、軟件安裝和數據的讀、寫、修改
第3課、基本概念講解（向量、矩陣、因子、數據框、列表）
第4課、基本圖形的講解和繪製
第二章：實用軟件包介紹及應用
第5課、plyr包主函數講解
第6課、plyr包輔助函數講解
第7課、Ggpolt2介紹
第8課、Ggpolt2實踐
第9課、reshape2包的講解和實際操作
第10課、課缺失值的處理
第三章：算法講解及應用
第11課、knn原理簡介
第12課、knn算法實際操作
第13課、決策樹的理論講解
第14課、決策樹實操
第15課、人工神經網絡的介紹1
第16課、人工神經網絡介紹2
第17課、人工神經網絡實操1
第18課、人工神經網絡實操2
第19課、支持向量機原理介紹
第20課、支持向量機的實操