网盘万T资源库（连续7年更新）-精选二区-/★【14】知识付费社群/【分类课程合集】/【数据分析课程】/【CDA数据分析师】R数据分析和挖掘

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课件
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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