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      • 【R微课】14天用R做机器学习第三天

      【R微课】14天用R做机器学习第三天

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2016年3月19日
      测试开头

      编者按:感谢一群伙伴们的厚爱和跟进,留言给小编,问更新的事情。这个系列的课程,小编会努力做到每周更新三天的学习内容,每天的内容是告诉伙伴们需要去实践什么内容,以及如何去完成这些实践。“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”。请伙伴们一定要实践、实践、再实践。


      14天微课,小编希望达到这样的效果:

      1 R入门了(深入挖掘,请继续Coding和Practice);

      2 RStudio基本会用了;

      3 关键是用R能够完整的做起机器学习项目了(学完之后,会有成就感的);

      4 能够知道接下来要学什么以及怎么学了(有点无师自通的feeling)。


      14天微课,适合的对象:

      1 想用R做项目的伙伴们;

      2 想用R解决机器学习的伙伴们;

      3 想用R折腾点案例的伙伴们;

      4 想把机器学习理论付诸实践的伙伴们。


      14天微课,不会涉及到内容:

      1 机器学习算法的原理详细介绍(机器学习水很深,却很有意思。阿法狗前三句战胜李世石,大家怎么看??);

      2 R语言向量化编程和效率优化(记得,钱是你的,资源是大家的,不要浪费资源);

      3 代码不会逐一解释(请见谅)。


      第三天:巧妇难为无米之炊——装载标准化数据集

      巧妇做饭需要米,我们做机器学习需要数据集(Datasets)。

      装载标准化的数据集,伙伴们要实践这两方面的内容。

      1 实践用read.csv()函数装载csv格式的数据集。

      2 实践从datasets包中装载标准化的机器学习数据集。


      这两点实践,如何去做?

      首先,查阅read.csv()函数的帮助文档和实例代码。

      【R微课】14天用R做机器学习第三天

      接下来,认识dataset包中的数据集

      【R微课】14天用R做机器学习第三天
      说明:1表示为datasets包;2表示data函数,用来列出可用的数据集或者装载特定的数据集;3是常用的标准机器学习学习数据集,iris,women和mtcars。强烈建议伙伴们,自己去Coding,理解它和应用它。


      最后,请伙伴们思考一下。

      1 R语言如何导入数据集?写代码测试。

      2 数据集怎么理解?

      3 下载和安装ggplot2包,查看这个包的数据集?写代码测试。


      伙伴们,关于R语言数据集的导入和导出推荐阅读R官网提供的一本小册子《R Data Import/Export》,有中文版和英文版的,同时,也可以阅读《R语言实战》关于数据集导入的内容。


      期待伙伴们的见解。

      第四天的内容,小编会继续来说。下回见,伙伴们。


      伙伴们,数据人网发起了【猴年我要写100篇原创数据主题作品】活动,欢迎伙伴们积极参与进来。知识积累和共享,从数据人网(http://shujuren.org)启程。数据人网核心价值观:利他、真实、热爱、感恩。了解活动详情的伙伴们,请加小编微信,注明参与活动。您的地盘您做主,数据人网是您的后勤服务。当然了,小编已经在投入到这个活动了。2016年12月13日,让我们一起来总结!


      更多精彩内容,请点击阅读原文。

      数据人网(http://shujuren.org),数据人学习、交流和分享的平台,专注于从数据中学习,努力发觉数据之洞见,积极利用数据之价值。为“让人懂数据、用数据”之使命坚持做点事情。大家可以来投稿,做分享和传播,可以给反馈。您有什么想法,请反馈给我们,谢谢。数据人网,我们共建和共享。

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             【R微课】14天用R做机器学习第三天




      测试结尾

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