中国科学软件网-首页

数据挖掘与R软件实战演练中级课程(高清版) 精品课程 ]

教师简介:

 程豪,中国人民大学统计学博士,国家公派美国哥伦比亚大学联合培养博士。曾被评为中国人民大学“学术之星”,获得“汇丰杯”中国高校SAS数据分析大赛冠军。发表中英文论文近30篇,独立翻译《Python数据可视化》、《预测分析建模:Python与R语言实现》和《R统计应用开发实战》,参与翻译《商务与经济统计》和《R语言编程艺术》,参与编写《大数据挖掘与统计机器学习》和《政府统计国际规范概览》。

 

课程介绍:

本课程主要讲述R软件简介、R语言基本操作、描述性分析、回归建模、boostrap自助法抽样、支持向量机、随机森林、神经网络、决策树、多元分析统计、文本挖掘等数据挖掘分析方法的理论及R软件编程实现操作。该课程从理论和应用的角度,既用简洁易懂的语言讲述理论方法,又同时实际数据分析,展示R软件包及相关的程序。不仅仅适合零基础的R初学者,同时也适合经验较为丰富的R操作者。该课程可以保证学员从直接进入处理实际问题的状态,灵活的用课程所讲的方法和程序处理实际问题。

 

课程大纲:

本视频课程分为15讲,共30个视频,时长为103717秒。由程豪老师主讲

章节名称

时长:

第一章 准备工作(一)

37:31

第一章 准备工作(二)

37:36

第一章 准备工作(三)

37:58

第一章 准备工作(四)

36:33

第二章 R软件的基本操作(一)

34:57

第二章 R软件的基本操作(二)

35:05

第二章 R软件的基本操作(三)

34:43

第二章 R软件的基本操作(四)

41:47

第三章 R软件数据描述性分析(一)

29:20

第三章 R软件数据描述性分析(二)

29:59

第三章 R软件数据描述性分析(三)

29:59

第四章 R软件与回归建模(一)

41:04

第四章 R软件与回归建模(二)

41:06

第四章 R软件与回归建模(三)

41:13

第四章 R软件与回归建模(四)

45:09

第五章 R软件与boostrap

22:23

第六章 R软件与决策树

31:46

第七章 R软件与bagging

28:15

第八章 R软件与adaboost

26:35

第九章 R软件与支持向量机

26:44

第十章 R软件与神经网络

28:30

第十一章 R软件与随机森林

31:05

第十二章 R软件与lasso

25:08

第十三章 R软件与文本挖掘(一)

33:35

第十三章 R软件与文本挖掘(二)

34:31

第十四章 R软件与多元统计分析(一)

40:23

第十四章 R软件与多元统计分析(二)

44:36

第十四章 R软件与多元统计分析(三)

41:48

第十四章 R软件与多元统计分析(四)

34:32

第十五章 R软件与应用小结

33:06

 

视频参数:

 

 

在线课程

DVD

机构版

视频格式

mp4/flv/webm

mp4

mp4

视频尺寸

1280*720

1920*1080

1920*1080

视频大小

21.8 GB

18.3 GB

18.3 GB

课件大小

30.6 MB

30.6 MB

30.6 MB

有效期

3个月

永久观看

永久观看

观看平台

任意电脑和移动端的Window系统、苹果系统和安卓系统

任意2台电脑

机构所在固定IP下的任意电脑或者机构确定具体电脑数量

 

个人用户

在线课程:报名流程及听课方法:登陆科学软件学习网---点击网络课程频道---选择课程点击购买---进入购物车按照提示进行缴费---进入用户管理中心点击我要听课。

DVD版:购买流程跟在线课程相同,在缴费的时候选择DVD版即可。

 

机构用户

开通机构用户的学习平台,可访问机构固定IP的所有电脑都可以观看视频课程,或者机构确定电脑数量,电脑的数量由客户来定。

 

网络课程包服务:科学软件学习网网络课程包已经覆盖经济、管理、统计、电力、机械学科的软件基础操作课程及软件高级应用课程。

 

科学软件学习网还针对R软件开办现场培训班以及机构内训培训,详情请联系我们。

电话:010–82890740  62669215  400 810 4003

传真:010-62981484

E-mail:service@sciencesoftware.com.cn

QQ群:183627081

 
exelon 3x50 exelon exelon 1 5 mg
kamagra avis read kamagra

☆ 课程试听
第六章 R软件与决策树
试听
第一章准备工作(一)
第一章准备工作(二)
第一章准备工作(三)
第一章准备工作(四)
第二章R软件的基本操作(一)
第二章R软件的基本操作(二)
第二章R软件的基本操作(三)
第二章R软件的基本操作(四)
第三章 R软件数据描述性分析(一)
第三章 R软件数据描述性分析(二)
第三章 R软件数据描述性分析(三)
第四章 R软件与回归建模(一)
第四章 R软件与回归建模(二)
第四章 R软件与回归建模(三)
第四章 R软件与回归建模(四)
第五章 R软件与boostrap
第七章 R软件与bagging
第八章 R软件与adaboost
第九章 R软件与支持向量机
第十章 R软件与神经网络
第十一章 R软件与随机森林
第十二章 R软件与lasso
第十三章 R软件与文本挖掘(一)
第十三章 R软件与文本挖掘(二)
第十四章 R软件与多元统计分析(一)
第十四章 R软件与多元统计分析(二)
第十四章 R软件与多元统计分析(三)
第十四章 R软件与多元统计分析(四)
第十五章 R软件与应用小结