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机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”,是发现新规律,总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多,编程相当复杂,一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一,由此诞生了Python,R,SAS,STAT等语言辅助机器学习算法的实现。在各种语言中,R语言以编程简单,方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代R语言,Tidyverse,Tidymodel语法。

点击查看原文icon-default.png?t=N6B9https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247522233&idx=2&sn=a38efc3c88b7d792983f6def5ea563bc&chksm=ce647d52f913f444848628d8e755e15e07c5b7b84db264457f585dc884cabb75bc7eacba3804&scene=21#wechat_redirect

专题一:基础知识

1.Tidymodel,Tidyverse语法精讲

2.机器学习的基本概念

3.机器学习建模过程

4.特征工程

专题二回归

1.线性回归略谈

2.岭回归

3.偏最小二乘法

4.Lasso回归与最小角度回归

5.弹性网回归

 

专题三树形模型

1.分类回归树

2.随机森林

专题四集成学习

1.梯度提升法

2.装袋法

3.GBM与随机GBM

4. XGBOST

5.总结  

专题五:其它方法

1.支持向量机

2.深度学习基础

3.可解释的机器学习

 

专题六:降维

1.主成分分析

2.广义低秩模型

3.Autoenconders

 

专题七:聚类与分类 

1.K-均值聚类

2.分层聚类

3.K-近邻分类

4.Logistic回归

 

http://www.hengruixuexiao.com/news/11283.html

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