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课程介绍
#课程章节
第1章 掌握什么是机器学习
第2章. K最近邻方法
第1节： KNN方法简介
第2节：R语言中KNN方法应用案例-乳腺癌分类
第3节：R语言中KNN方法应用案例-鸢尾属植物分类
第3章：朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)
第1节：贝叶斯方法原理简介
第2节：R语言中利用贝叶斯方法进行垃圾信息分类
第4章 决策树方法
第5章 分类规则（Classification Rule）
第6章：分类模型评估
第7章：Crosss Validation
第8章：神经网络
第9章： SVM
第10章： 关联规则
第11章： K-means方法
第12章：模型优化
课程目标: 掌握什么是机器学习, 学习R语言中机器学习应用:分类，聚类，预测，关联
课程案例
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乳腺癌诊断
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垃圾信息分类
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房价回归预测
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社交网络用户分类画像
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商品推荐
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信用卡数据坏账风险分析
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白酒质量评价
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重要提示：课程15节，16节声音音量稍小，但是听没有问题。如果追去求完美，请勿购买。
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