R数据分析和挖掘(14.83G)

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『课程目录』:
    091-R语言的大致介绍.mp4
    092-R语言的常用运算.mp4
    093-列表、矩阵和数组.mp4
    094-因子和DateFrame.mp4
    095-数据读取函数.mp4
    096-快速读取函数.mp4
    097-读取练习.mp4
    098-向量化运算.mp4
    099-创建随机数&日期.mp4
    100-字符处理.mp4
    101.控制结构.mp4
    102.自编函数.mp4
    103.循环函数.mp4
    104.Apple和Split函数.mp4
    105.常见的数据清洗.mp4
    106.使用SQL汇总.mp4
    107.描述探索性数据分析.mp4
    108.图形绘制.mp4
    109-绘图系统介绍.mp4
    110-基本绘图函数.mp4
    111-基本统计量&中心极限定理.mp4
    112-区间估计&假设检验.mp4
    113-T检验.mp4
    114-方差分析.mp4
    115.相关性检验.mp4
    116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
    117.R软件中的相关性.mp4
    118-相关性系数矩阵.mp4
    119-偏相关系数及相关系数.mp4
    120-两样本T检验.mp4
    121-回归模型的实现及讲解.mp4
    122-残差的介绍.mp4
    123-异常值处理.mp4
    124-建模与预测.mp4
    125-建模评估.mp4
    126-图形解释.mp4
    127.逐步回归的介绍.mp4
    128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
    129-Logists回归大致介绍.mp4
    130-变量处理.mp4
    131-筛选变量.mp4
    132-建模与评估.mp4
    133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
    134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
    135-主成分分析具体剖析.mp4
    136-关联规则的基本介绍.mp4
    137-Apriori算法原理介绍.mp4
    138-关联规则数据处理.mp4
    139-关联规则可视化.mp4
    140-关联规则的评估.mp4
    141-数据挖掘简介.mp4
    142-数据挖掘算法分类.mp4
    143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
    144-聚类的几个算法.mp4
    145-R实施聚类分析.mp4
    146—聚类分析总结.mp4
    147.分类算法简介.mp4
    148-决策树基本介绍.mp4
    149-ID3算法.mp4
    150-决策树R实施.mp4
    151-决策树总结.mp4
    152-Boosting.mp4
    153.BOOTstrap&bagging.mp4
    154-ADABOOST.mp4
    155-随机森林实施.mp4
    156-SVM引言.mp4
    157-线性SVM.mp4
    158-非线性SVM.mp4
    159-SVM的R建模.mp4
    160-条件概率.mp4
    161-贝叶斯公式.mp4
    162-贝叶斯分类.mp4
    163-贝叶斯建模.mp4
    164-模型评估.mp4
    165-神经元模型.mp4
    166-人工神经网络模型.mp4
    167-单节感知器.mp4
    168-BP神经网络.mp4
    169-数据挖掘方法和建模流程.mp4
    170-电影票房预测.mp4
    171-CRM和信用评分卡.mp4
    172-信用评分公式细节.mp4
    173-评分卡代码讲解.mp4
    174-客户分群.mp4
    175-层次聚类和K-means聚类.mp4
    176-聚类分析建模流程.mp4
    177-聚类分析案例应用.mp4
    178-R代码实现客户分群.mp4
    179-线性回归建模流程.mp4
    180-R语言进行数据预分析.mp4
    181-R语言进行变量筛选.mp4
    182-R语言进行模型评估.mp4
    183-案例分析流程.mp4
    184.3-13-2数值型变量的处理.mp4
    185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
    186-模型评估及可视化.mp4
    187-关联规则.mp4
    188-Apriori和FpGrowth.mp4
    189-R语言实现关联规则.mp4
    190-协同过滤算法.mp4
    191-R实现协同过滤算法.mp4
    192-时间序列简介_白噪声.mp4
    193-平稳时间序列模型.mp4
    194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
    195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
    196-建模流程和补充.mp4
    197-决策树基本介绍.mp4
    198-决策树原理介绍.mp4
    199-R语言实现决策树.mp4
    200-决策树进阶应用.mp4
    201-随机森林.mp4

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