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R語言基礎(chǔ)

1.1?基礎(chǔ)語法入門

*?什么是?R

*?如何學(xué)習(xí)?R

*?如何得到幫助，相關(guān)資源和書籍

*?RStudio，擴展包，工作空間

*?數(shù)據(jù)對象

*?向量化操作

*?函數(shù)和控制語句

摘要：講解Ｒ的基本操作知識，了解Ｒ的特點、資源獲取方式，并掌握基本的程序編寫

案例和練習(xí)：使用Ｒ語言完成若干歐拉項目(euler?project)

1.2?數(shù)據(jù)獲取

*?本地文檔的讀寫

*?連接數(shù)據(jù)庫

*?Web數(shù)據(jù)抓取

*?API數(shù)據(jù)源

*?其它數(shù)據(jù)資源

摘要：Ｒ語言如何從各種方式讀取數(shù)據(jù)，通過基本的WEB知識進行網(wǎng)頁抓取，連接數(shù)據(jù)庫，通過sql語句調(diào)用數(shù)據(jù)，從本地讀取excel等各種文件數(shù)據(jù)。

案例和練習(xí)：使用網(wǎng)頁抓取和API獲得豆瓣網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)。

1.3?數(shù)據(jù)整理?

*?數(shù)據(jù)變換

*?數(shù)據(jù)重塑

*?拆分合并

*?匯總數(shù)據(jù)

*?字符串操作

*?日期操作

摘要：講解Ｒ語言如何操作數(shù)據(jù)，能對數(shù)據(jù)進行自由的操作轉(zhuǎn)換，特別是對于字符串和日期的操作處理。

案例和練習(xí)：分析NBA數(shù)據(jù)，判斷金融市場中的一月效應(yīng)，找出ＱＱ群中的話嘮

1.4?數(shù)據(jù)可視化?

*?R?語言中的可視化函數(shù)

*?單變量的特征

*?比例的構(gòu)成

*?多變量的關(guān)系

*?展現(xiàn)時間的變化

*?地理信息

摘要：講解Ｒ語言中基礎(chǔ)繪圖函數(shù)和高級繪圖包的使用，理解可視化探索的各種方法

案例和練習(xí)：使用圖形來對之前的NBA數(shù)據(jù)進行分析

R數(shù)據(jù)挖掘(一)

2.1?數(shù)據(jù)挖掘工業(yè)流程

摘要：講解數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，各挖掘方法的簡要介紹和應(yīng)用場景，典型的工作流步驟，以及R和數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系。

2.2?先修統(tǒng)計知識?

*?描述統(tǒng)計

*?推斷統(tǒng)計

*?統(tǒng)計模擬計算

摘要：講解必要的統(tǒng)計學(xué)知識，了解各種概率分布、統(tǒng)計描述函數(shù)，以及學(xué)習(xí)假設(shè)檢驗的原理和應(yīng)用

案例和練習(xí)：報攤進貨決策

2.3?挖掘預(yù)處理?

*?數(shù)據(jù)的類型

*?數(shù)據(jù)的可能問題

*?數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法

摘要：講解分析前的數(shù)據(jù)處理工作，包括如何識別數(shù)據(jù)中可能的問題，如數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)噪聲，如何解決這些問題。

2.4?線性回歸

*?簡單線性回歸

*?回歸診斷

*?多元回歸

*?非參數(shù)回歸

摘要：講解經(jīng)典的回歸分析方法，即對連續(xù)數(shù)值進行預(yù)測，學(xué)習(xí)其基本原理和前提假設(shè)，以及如何在R中實施回歸

案例和練習(xí)：葡萄酒的定價分析

2.5?logistic回歸

*?logstic回歸原理

*?實現(xiàn)原理

*?輸出解釋

摘要：講解logistic回歸，即對離散的類別數(shù)據(jù)進行預(yù)測，了解系數(shù)解釋和模型的意義

案例和練習(xí)：是否能升入大學(xué)的數(shù)據(jù)預(yù)測

2.6?模型評價?

*?回歸模型評價

*?分類模型評價

*?underfit和overfit

摘要：講解如何對分類模型和回歸模型進行評價，學(xué)習(xí)過度擬合與擬合不足的區(qū)別，并如何規(guī)避這些陷阱

第三天：R數(shù)據(jù)挖掘(二)

3.1?K近鄰方法?9:00-10:00

*?近鄰分類器原理

*?各種距離的定義

*?使用KNN對乳腺癌數(shù)據(jù)分析

摘要：學(xué)習(xí)KNN分類方法的原理和實現(xiàn)過程，它的優(yōu)點缺點，以及如何在R中的函數(shù)應(yīng)用

3.2?決策樹方法和集成學(xué)習(xí)?10:00-12:00

*?理解決策樹算法

*?決策樹和回歸的結(jié)合

*?隨機森林

*?提升算法

摘要：學(xué)習(xí)決策樹分類器，以及在其基礎(chǔ)上的裝袋算法、提升算法、隨機森林

3.3?K均值聚類?13:00-14:00

*?K-means聚類

*?改進算法

*?K的選擇

摘要：學(xué)習(xí)用kmeans來進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，了解其原理和改進方法，并了掌握如何選擇關(guān)鍵參數(shù)

案例和練習(xí)：對青少年群體進行分群

3.4?推薦算法?14:00-15:00

*?協(xié)同過濾算法簡介

*?奇異值分解

摘要：介紹基本的協(xié)同過濾方法，并使用奇異值分解來避免高維問題

3.5?文本挖掘入門?15:00-17:30

*?文本挖掘的基礎(chǔ)術(shù)語

*?樸素貝葉斯方法

*?文本挖掘案例：垃圾郵件過濾、紅樓夢文本分析、航空公司滿意度分析

    曙海的andriod 系統(tǒng)與應(yīng)用培訓(xùn)完全符合了我公司的要求，達到了我公司培訓(xùn)的目的。特別值得一提的是授課講師針對我們公司的開發(fā)的項目專門提供了一些很好程序的源代碼，基本滿足了我們的項目要求。
——上海貝爾，李工
    曙海培訓(xùn)DSP2000的老師，上課思路清晰，口齒清楚，由淺入深，重點突出，培訓(xùn)效果是不錯的，
達到了我們想要的效果，希望繼續(xù)合作下去。
——中國電子科技集團技術(shù)部主任馬工
    曙海的FPGA 培訓(xùn)很好地填補了高校FPGA培訓(xùn)空白，不錯。總之，有利于學(xué)生的發(fā)展，有利于教師的發(fā)展，有利于課程的發(fā)展，有利于社會的發(fā)展。
——上海電子，馮老師
    曙海給我們公司提供的Dsp6000培訓(xùn)，符合我們項目的開發(fā)要求，解決了很多困惑我們很久的問題，與曙海的合作非常愉快。
——公安部第三研究所，項目部負責(zé)人李先生
    MTK培訓(xùn)-我在網(wǎng)上找了很久，就是找不到。在曙海居然有MTK驅(qū)動的培訓(xùn)，老師經(jīng)驗很豐富，知識面很廣。下一個還想培訓(xùn)IPHONE蘋果手機。跟他們合作很愉快，老師很有人情味，態(tài)度很和藹。
——臺灣雙揚科技，研發(fā)處經(jīng)理，楊先生
    曙海對我們公司的iPhone培訓(xùn)，實驗項目很多，確實學(xué)到了東西。受益無窮 ??！特別是對于那種正在開發(fā)項目的，確實是物超所值。
——臺灣歐澤科技,張工
    通過參加Symbian培訓(xùn)，再做Symbian相關(guān)的項目感覺更加得心應(yīng)手了，理論加實踐的授課方式，很有針對性，非常的適合我們。學(xué)完之后，很輕松的就完成了我們的項目。
——IBM公司，沈經(jīng)理
    有曙海這樣的DSP開發(fā)培訓(xùn)單位，是教育行業(yè)的財富，聽了他們的課，茅塞頓開。
——上海醫(yī)療器械高等學(xué)校，羅老師

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