R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練

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R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練

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課程內容
課程大綱
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1 資料探勘應用-R語言初階
01
單元介紹
02
R的歷史發展與特性
03
R下載、安裝與使用
04
熟悉R操作環境
05
RStudio下載、安裝與使用
06
R Commander下載、安裝與使用
07
熟悉RStudio操作環境
08
理解套件(Packages)功能、套件的下載與載入
09
認識說明文件
10
理解套件與說明文件使用
11
理解資料物件-向量、矩陣與陣列
12
理解資料物件-資料框與串列
13
理解資料物件-時間序列與空間資料
14
實例操作資料框資料
2 資料探勘應用-R語言圖形化與資料轉換
01
單元介紹
02
使用基礎繪圖
03
理解繪圖參數設定
04
實例解說繪圖與參數設定
05
理解資料輸入
06
理解資料轉換
07
理解資料編碼、篩選與合併
08
實例操作商業資料的轉換等資料處理方法
09
理解資料輸出
10
熟悉常用數學與統計函數
11
實例操作商業資料的統計分析
3 Data Mining應用-R語言的非監督式與監督式學習
01
課程介紹
02
資料探勘跨產業標準流程(CRISP-DM)
03
R在訓練資料與測試資料操作
04
熟悉訓練資料與測試資料操作
05
R在模型評估準則1-混淆矩陣(Confusion matrix)
06
R在模型評估準則2-ROC曲線(ROC curve)
07
R在模型評估準則3-K摺交叉驗證(K-fold Cross Validation)
08
熟悉模型評估準則
09
Apriori演算法-以收入調查為例
10
理解 arules 套件使用
11
關聯規則的視覺化
12
K-means演算法-以iris為例
13
理解 kmeans 函數使用
14
階層式演算法-以iris為例
15
理解 hclust 函數使用
16
R在監督式學習應用-決策樹與R套件
17
認識 rpart 套件
18
CART演算法-以credit為例
19
理解 rpart 套件使用
20
條件推論樹範例-以iris為例
21
理解 party 套件使用
22
隨機森林法範例-以iris為例
23
理解 randomForest 套件使用
4 Data Mining應用-使用R語言預測模型
01
課程介紹
02
預測模型評估
03
R在移動平均法的應用
04
R在指數平滑法應用
05
熟悉移動平均法與指數平滑法應用
06
線性迴歸模型 lm 函數的使用
07
線性迴歸模型的評估
08
理解線性迴歸模型的使用與模型評估
09
穩健迴歸(Robust Regression)簡介 01:16
10
穩健迴歸 rlm 函數範例-以house price為例 03:52
11
理解 rlm 函數使用
12
非線性方法簡介 01:21
13
非線性方法範例-以USPop為例 03:54
14
理解 nls 函數使用
15
LASSO演算法簡介
16
LASSO演算法範例-以Prostate Cancer為例 05:06
17
理解 lars 套件使用
18
廣義線性模型(Generalized Linear Models, GLM)簡介 02:50
19
廣義線性模型範例-以AFFAIR為例 08:37
20
理解 glm 函數使用
你可以學到


✔ R語言入門
✔ R語言的資料視覺化及統計分析
✔ R語言的非監督式與監督式學習
✔ R語言預測模型案例應用
適合對象
✔ 對R軟體有興趣、想要入門學習的學員 ✔ 對於資料處理、分析、應用有興趣者✔ 任何有興趣學習程式設計的人
課程講師
李明昌
李明昌博士擅長於R語言程式設計、資料視覺化、資料探勘、統計品管等應用。曾任職於民營機構,擔任教育部補助技專院校研究計畫的R軟體講師,更是積極到各大專院校與公民營機構演講,在R語言的研究應用方面,更是不遺餘力。現職大專院校教師、專業訓練機構之講師。
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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