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R语言机器学习工程师
第114任务: 推荐系统的基本概念与分类
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
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工作时间:9:00-19:00
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