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数据科学十篇

数据科学十篇

本系列由《数据科学中的R语言》一书作者肖凯老师所著，现已开源，托管在Github上。共包含了以下十个主题，从基本的机器学习模型，到特征工程，到深度学习都有详细的介绍。淡化繁琐的公式推导，用例子+代码演示的方式，深入浅出。

详细目录：

  • 数据挖掘导论和信贷模型
  • 回归模型和房价预测
  • 感知机和逻辑回归
  • 决策树和集成学习
  • 特征工程
  • 参数调优
  • 无监督学习
  • 文本挖掘
  • 神经网络
  • 深度学习

欢迎fork and make contributions，仓库地址。如果觉得教程还不错，别忘了去肖凯老师的站点继续挖掘哦。

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