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R语言机器学习工程师
第170任务： 3.数据的一些观察_数据的检察_解题思路的说明_衍生性字段的产生
查看课程
任务列表
第1任务： 如何安装R和Rstudio
第2任务： 入门基础1
第3任务： 入门基础2
第4任务： 入门基础3
第5任务： 入门基础4
第6任务： 入门基础5
第7任务： 入门基础6
第8任务： R入门小结1
第9任务： R入门小结2
第10任务： 描述性分析1
第11任务： 描述性分析2
第12任务： 推断性分析1
第13任务： 推断性分析2
第14任务： 推断性分析3
第15任务： R课件及数据20180413.rar
第16任务： 修改帮助外观.rar
第17任务： RStudio界面介绍
第18任务： 学习R的小技巧
第19任务： R语言答疑
第20任务： 数据采集1
第21任务： 数据采集2
第22任务： 数据采集3
第23任务： 数据错误
第24任务： 数据重复
第25任务： 数据缺失1
第26任务： 数据缺失2
第27任务： 异常值处理
第28任务： 相关性研究
第29任务： 数据变换
第30任务： 主成分分析
第31任务： R市场调研与预处理技术
第32任务： 采集与预处理课件与程序.rar
第33任务： 数据.rar
第34任务： R市场调研与预处理技术_ 代码补充.rar
第35任务： 回归分析1
第36任务： 回归分析2
第37任务： 回归分析3
第38任务： 回归分析4
第39任务： 回归分析课件及程序.rar
第40任务： 回归分析5
第41任务： 聚类方法简介
第42任务： 相似性 相异性的衡量
第43任务： 聚类算法的分类
第44任务： 阶层式聚类方法
第45任务： 分割式聚类方法
第46任务： 群数的判断
第47任务： 群特征描述
第48任务： 以R语言进行阶层式聚类分析及算法参数调整
第49任务： 以R语言进行分割式聚类分析及算法参数调整
第50任务： 客戶画像_Slides_CDA
第51任务： 课件&代码-11.客户画像.rar
第52任务： K最近邻分类及数字预测的原理
第53任务： K最近邻模型建置
第54任务： 电影推荐实例
第55任务： 以R语言进行K最近邻分类模型建置及算法参数调整
第56任务： 以R语言进行K最近邻数字预测模型建置及算法参数调整
第57任务： 课件&代码-12.K最近邻.rar
第58任务： 贝式网络简介
第59任务： 朴素贝式网络模型建置
第60任务： 贝式网络模型建置
第61任务： 以R语言进行朴素贝式网络模型建置及算法参数调整
第62任务： 以R语言进行贝式网络模型建置及算法参数调整
第63任务： 数学与科学的反映-贝式网络.rar
第64任务： 分类树与回归树
第65任务： 分类树的属性选择
第66任务： 分类树的砍树方法
第67任务： 回归树
第68任务： 以R语言进行分类树模型建置及算法参数调整
第69任务： 以R语言进行回归树模型建置及算法参数调整
第70任务： 分而治之的算法模型-决策树.rar
第71任务： 类神经网络简介
第72任务： 1.顺向数值传递2.逆向权重及偏移植修正
第73任务： 3.神经网络逐步分类学习过程及CISPACE演示
第74任务： 神经网络逐步数字预测学习过程及CISPACE演示
第75任务： 数值型及类别型属性的数据前处理
第76任务： 类神经网络的优缺点及与线性回归...间的关系
第77任务： 神经网络——课件.rar
第78任务： 以R语言进行分类模型建置及算法参数调整
第79任务： 以R语言进行数字预测模型建置及算法参数调整
第80任务： 罗吉斯回归简介_以罗吉斯回归建立分类模型_数据前处理
第81任务： 罗吉斯回归逐步分类学习过程及CISPACE演示
第82任务： 以R语言进行分类模型建置及算法参数调整
第83任务： 应用最广的模型之一-罗吉斯回归.rar
第84任务： 线性可分与线性不可分_坐标转换
第85任务： 支持向量_决策边界_线性支持向量机
第86任务： 错误率与最大决策边界_非线性支持向量机及核函数_支持向量机与线性
第87任务： 以R语言进行分类模型建置及算法参数调整
第88任务： 以R语言进行数字预测模型建置及算法参数调整
第89任务： 最受欢迎的智能算法-支持向量机-课件.rar
第90任务： R语言答疑
第91任务： german.rar
第92任务： 时间序列分析简介1
第93任务： 时间序列分析简介2
第94任务： 时间序列模型介绍-序列平稳
第95任务： 时间序列模型介绍-白噪声序列
第96任务： 时间序列模型介绍-自回归模型
第97任务： 时间序列模型介绍-移动平均模型
第98任务： 时间序列模型介绍_ARMA 模型
第99任务： 时间序列模型介绍-ARIMA模型
第100任务： ARIMA预测
第101任务： BOX-JENKINS 建模流程
第102任务： 时间序列R程序理论应用-白噪声序列
第103任务： 时间序列R程序理论应用-自回归模型
第104任务： 时间序列R程序理论应用-ARMA模型
第105任务： 时间序列R程序理论应用-ARIMA模型
第106任务： 时间序列R程序理论应用- BOX-JENKINS 建模流程
第107任务： 时间序列R程序企业案例讲解1
第108任务： 时间序列R程序企业案例讲解2
第109任务： CDA数据分析师课程之时间序列分析
第110任务： 时间序列代码.rar
第111任务： 时间序列代码.rar
第112任务： Call.csv
第113任务： 本课程所需要准备的软件与配置
第114任务： 推荐系统的基本概念与分类
第115任务： 如何评价一个推荐系统
第116任务： 什么是购物篮分析--原理与基本概念
第117任务： 关联规则挖掘算法与其优缺点
第118任务： 案例：家居用品商店的营销策略
第119任务： 案例：练习讲解
第120任务： 关联规则可视化
第121任务： 如何收集用户偏好
第122任务： 如何计算相似度
第123任务： 相似性与协同过滤
第124任务： 相似性和协同过滤--5.案例
第125任务： 基于内容的推荐与混合推荐
第126任务： SVD矩阵分解--原理
第127任务： SVD矩阵分解--案例
第128任务： 推荐算法
第129任务： 推荐算法代码.zip
第130任务： 集成学习简介
第131任务： 集成学习模型建置
第132任务： 以R语言进行袋装法模型建置及算法参数调整
第133任务： 以R语言进行提升法模型建置及算法参数调整
第134任务： 以R语言进行随机森林模型建置及算法参数调整
第135任务： 机器学习兵器谱的屠龙刀-集成学习算法课件.rar
第136任务： 文本分析基本概念_文本分析流程
第137任务： 中文分词与中文词性标注_关键词提取与N-gram字组
第138任务： 文件分类1
第139任务： 文件分类2
第140任务： 文本聚类
第141任务： 情感分析
第142任务： 自然语言处理与机器学习结合-文本分析课件.zip
第143任务： 社会网络表示方式_网络密度_网络节点进出程度
第144任务： 扩散分析_扩散分析理论
第145任务： 群组分析_社会相似性_分割群组_群组与群组成员描述
第146任务： 以R语言进行扩散分析模型建置、选择模型及算法参数调整
第147任务： 以R语言进行群组分析模型建置、选择模型及算法参数调整
第148任务： 统计学的新兴领域—社会网络分析课件&资料.rar
第149任务： 深度学习算法的历史_物体侦测、语言处理
第150任务： 网络架构
第151任务： 网络架构2
第152任务： 卷积层_池化层_联结卷积层及池化层
第153任务： 以R语言进行DNN手写数字模型建置、选择模型及算法参数调整
第154任务： 以R语言进行CNN手写数字模型建置、选择模型及算法参数调整
第155任务： 人脑工作机制的模拟器—深度学习课件&数据.rar
第156任务： 1商业上建模流程
第157任务： 2技术上建模流程
第158任务： 3逻辑回归模型
第159任务： 4逻辑回归模型
第160任务： 5逻辑回归模型
第161任务： 6逻辑回归模型
第162任务： 7线性回归模型
第163任务： 8线性回归模型
第164任务： 9两阶段的应用
第165任务： 策划某跨国公司的营销活动 数据.rar
第166任务： CDA在线课程系列之- 逻辑回归和线性回归的商业应用.pdf
第167任务： 策划某跨国公司的营销活动 课后建模练习数据.rar
第168任务： 1.零售业忠诚客户预测项目
第169任务： 2.数据集表格及字段意义说明_数据集表格及字段描述性统计
第170任务： 3.数据的一些观察_数据的检察_解题思路的说明_衍生性字段的产生
第171任务： 4.效能评估方式的说明
第172任务： 5-1.以R语言进行分类模型建置、选择模型及算法参数调整
第173任务： 5-2.以R语言进行分类模型建置、选择模型及算法参数调整
第174任务： 5-3.以R语言进行分类模型建置、选择模型及算法参数调整
第175任务： 零售业项目实作案例-课件&数据.rar
第176任务： 零售案例数据.txt
第177任务： 零售业项目实作案例作业
第178任务： 评分卡1 业务理解
第179任务： 评分卡2 数据理解
第180任务： 评分卡3 数据准备
第181任务： 评分卡4 变量粗筛
第182任务： 评分卡5 变量细筛
第183任务： 评分卡6 建模
第184任务： 评分卡7 模型评估
第185任务： 评分卡8 评分转换
第186任务： 评分卡9 模型监测
第187任务： 评分卡10 代码演示
第188任务： 案例-评分卡-课件&数据.rar
学
习
中
心
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工作时间：9:00-19:00
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