1、利用R进行统计与机器学习实践

利用R进行统计与机器学习实践

1. 适用人群与前置要求

适合初学者到中级水平的数据科学家、本科到硕士阶段的学生，以及初、中级资深数据科学家或从事分析相关工作的人员。具备线性代数和建模的基础知识，对编程有一定了解（理想情况下熟悉R语言，但具备其他编程语言基础也可），熟悉基础统计和数学概念将有助于学习。

2. 学习内容概述

2.1 统计基础

• R编程入门 ：涵盖R和RStudio的基础知识，常见数据类型（如数值型、字符型等）和数据结构（向量、矩阵、数据框、列表），以及控制逻辑（关系运算符、逻辑运算符、条件语句、循环）和函数的使用。
• 数据处理
  • dplyr库 ：用于数据转换（如切片、排序、添加或修改列、选择列、选择前几行）、聚合（计数、分组汇总）和合并。
  • 中级数据处理 ：处理分类和数值变量的转换（重新编码、分箱）、数据框重塑（长格式与宽格式转换）、字符串数据操作（创建、转换、连接、模式匹配、拆分、替换）、正则表达式和文本挖掘。
• 数据可视化 ：使用ggplot2库创建散点图、条形图、折线图等，理解图形语法、几何对象和主题控制。
• 探索性数据分析 ：分析分类和数值数据，包括汇总统计、可视化（高维可视化、边际分布和分面条形图）、测量中心趋势和变异性，以及处理偏态分布。