我的课程将是您对 监督机器学习的理论和应用的实践指南 ，重点是使用 R 编程语言进行回归分析。

与其他课程不同，它不仅提供 R 脚本的指导演示，还涵盖理论背景，让您能够充分理解和应用 R 中的回归分析（线性回归、随机森林、KNN 等）（许多 R 包，包括. caret 包将被覆盖）用于监督机器学习和预测任务。

课程英文名：Machine Learning 2021 Practical Regression Analysis in R

此视频教程共10.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

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课程编号：164
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课程内容

本课程还涵盖与机器学习（即回归分析）相关的实用和高度应用的数据科学的所有主要方面。因此，如果您参加本课程，您将在基于 R 的数据科学和机器学习领域的其他昂贵材料上节省大量时间和金钱。

本课程有 8 个部分，涵盖机器学习的各个方面：理论和实践

• 从理论到实践，全面了解回归分析（参数和非参数方法）和监督机器学习的基础知识
• 利用 R 中参数和非参数回归的应用
• 了解如何正确应用回归模型并在 R 中对其进行测试
• 了解如何为您的任务选择最佳的统计和机器学习模型
• 进行编码练习和您的独立项目分配
• 学习 R 编程的基础知识
• 获取课程中使用的所有脚本的副本
• 和更多

无需事先 R 或统计/机器学习/R 知识：

您将从吸收最有价值的回归分析和 R 编程基础知识和技术开始。我使用易于理解的动手方法来简化和解决 R 中最困难的概念。

我的课程会帮助你使用真实数据实现方法从不同的来源获得。因此，在完成我的 R 机器学习回归分析课程后，您将轻松使用不同的数据流和数据科学包来处理 R 中的真实数据。

如果这是您第一次接触 R，请不要担心，我的课程将在本课程中全面介绍 R&R 编程。

本课程不同于其他培训资源。每堂课都力求以可演示且易于理解的方式提高您的回归建模和机器学习技能，并为您提供切实可行的解决方案。 您将能够开始为您的项目分析不同的数据流，并通过您改进的机器学习技能和对前沿数据科学方法的知识获得未来雇主的赞赏。

该课程非常适合需要在其领域中使用聚类分析、无监督机器学习和 R 语言的专业人士。

课程的一个重要部分是实践练习。 您将获得一些精确的说明和数据集，以使用 R 工具运行机器学习算法。

立即加入我的课程！

本课程适用于：

• 该课程非常适合需要在其领域中使用回归分析和监督机器学习的专业人士
• 每个想在 R & R Studio 环境中学习数据科学应用的人
• 每个想学习真实数据回归分析和机器学习的理论和实现的人