原创 數據挖掘模型篇之R語言實踐-謝佳標-專題視頻課程
數據挖掘模型篇之R語言實踐—3261人已學習 課程介紹 理論與實踐結合的方式，通過通俗易懂的教學方式培養學生運用R語言完成常用挖掘模型算法建立及評估，學習完課程可以掌握：線性迴歸模型、聚類分析、關聯規則算法、KNN近鄰算法和
2020-02-20 15:49:44
原创 Keras模型入門：基於Python及R實現
Keras有兩種模型類型： 序貫模型 使用函數API創建的模型 1. 序貫模型 可以通過將多個層堆疊並傳遞給Sequential的構造函數來創建序貫模型。 我們將創建一個包含四層的序貫網絡。 第1層是全連接層（稠密層），其inpu
2020-02-20 15:49:44
原创 Keras共享層模型入門：基於Python及R實現
Keras中可以多層共享一個層的輸出。例如輸入中可以存在多個不同的特徵提取層，或者可以使用多個層來預測特徵提取層的輸出。 下面進行示例介紹。 本節將介紹具有不同大小內核的多個卷積層如何解譯同一圖像的輸入。該模型採用尺寸爲32*32*3像素
2020-02-20 15:49:44
原创 R語言之描述性統計分析實戰視頻課程-謝佳標-專題視頻課程
R語言之描述性統計分析實戰視頻課程—1839人已學習 課程介紹 通過利用R語言進行數據的探索性分析，熟練運用R語言進行數據的位置度量、離散度量、列聯表及相關性等的數據分析需求。課程收益 通過利用R語言進行數據的探索性分
2020-02-20 15:49:44
原创 R語言之利用shiny框架搭建數據挖掘平臺原型-謝佳標-專題視頻課程
R語言之利用shiny框架搭建數據挖掘平臺原型—4096人已學習 課程介紹 Shiny是R中的一種Web開發框架，使得R的使用者不必太瞭解css、js只需要瞭解一些html的知識就可以完成web開發。掌握shiny及shin
2020-02-20 15:49:43
原创 用R建立嶺迴歸和lasso迴歸
1 分別使用嶺迴歸和Lasso解決薛毅書第279頁例6.10的迴歸問題例6.10的問題如下：輸入例題中的數據，生成數據集,並做簡單線性迴歸，查看效果cement <- data.frame(X1 = c(7, 1, 11, 11, 7, 1
2019-02-22 19:46:49
原创 利用R語言進行交互數據可視化
本文是本人受統計之都邀請寫的一篇關於數據可視化的文章，感興趣的同學可以上統計之都去查看。http://cos.name/2016/06/using-r-for-interactive-data-visualization/ 上週在中國R語言
2019-02-22 19:46:49
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原创 突破R內存限制的企業級大數據挖掘利器：Microsoft R Server 快速上手
R語言是一款非常優秀的數據挖掘工具，擁有頂尖的數據處理、數據挖掘課數據可視化。是數據從業者必備的一把利器。但是其基於內存的詬病也一直被人所嫌棄，雖然這幾年很多優秀的擴展包極大提升了R語言的性能，但是在面對企業級大數據挖掘面前，也會顯得力不從
2018-09-11 07:45:03
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原创 R語言Web開發框架shiny包快速入門
最近幾年關於利用shiny做web框架的需求越來越多，出去交流也經常有愛好者諮詢如何學習shiny包（個人覺得RStuido官網的shiny學習資料是最快上手的途徑之一）。今天晚上剛好給學員直播完shiny包的基本知識，順便也寫一篇關於sh
2018-09-11 07:45:03
原创 利用R語言進行交互數據可視化
本文是本人受統計之都邀請寫的一篇關於數據可視化的文章，感興趣的同學可以上統計之都去查看。http://cos.name/2016/06/using-r-for-interactive-data-visualization/ 上週在中國R語言
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原创 用R建立嶺迴歸和lasso迴歸
1 分別使用嶺迴歸和Lasso解決薛毅書第279頁例6.10的迴歸問題例6.10的問題如下：輸入例題中的數據，生成數據集,並做簡單線性迴歸，查看效果cement <- data.frame(X1 = c(7, 1, 11, 11, 7, 1
2018-09-11 07:45:02
原创 R語言入門基礎培訓課程上線啦
R語言入門基礎培訓課程上線了，視頻地址：http://edu.51cto.com/course/course_id-5325.html。
2018-09-11 07:45:02
原创 R語言：SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R對非平衡數據的處理方法
SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R對稀有事件進行超級採樣在這個例子中將用到以下三個包{DMwR} - Functions and data for the book “Data Mining
2018-09-11 07:45:01