基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析

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。

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

  1. 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

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