Complete Machine Learning with R Studio – ML for 2026

线性回归与逻辑回归、决策树、XGBoost、支持向量机及其他机器学习模型（使用 R 编程语言）- R Studio

讲师:Start-Tech Academy, Abhishek Bansal, Pukhraj Parikh

您将学到什么

• 学习如何使用机器学习技术解决实际生活中的问题
• 线性回归、逻辑回归、KNN 等机器学习模型
• 高级机器学习模型，如决策树、XGBoost、随机森林、支持向量机等。
• 统计学基础知识和机器学习概念的理解
• 如何用 R 进行基本统计运算和运行机器学习模型
• 深入的数据收集和机器学习问题的数据预处理知识
• 如何将业务问题转化为机器学习问题

课程要求

• 学生需要安装 R 和 R Studio 软件，但我们有一节专门的课程来帮助你完成安装。

课程描述

您正在寻找一门完整的机器学习课程，以帮助您在数据科学、机器学习、R 和预测建模领域开启成功的职业生涯吗？

您找到了正确的机器学习课程！

完成本课程后，您将能够：

· 使用 R 信心满满地构建预测性机器学习模型来解决业务问题并制定商业策略
· 回答与机器学习相关的面试问题
· 参加并参加如 Kaggle 等在线数据分析竞赛

请查看下方目录以了解您即将学习的所有机器学习模型。

本课程将如何帮助您？

完成这门基础机器学习课程后，所有学生都将获得一份可验证的结业证书。

如果您是业务经理或执行官，或者是一名希望在实际商业问题中应用机器学习、R 和预测建模的学生，那么本课程将为您提供坚实的基础。通过教授最流行的机器学习、R 和预测建模技术，帮助您解决现实世界中的商业问题。

为什么选择这门课程？

本课程涵盖了使用线性回归解决业务问题时应采取的所有步骤。本课程将深入介绍使用 R 的机器学习和预测建模技术。

大多数课程仅关注如何运行分析，但我们认为在运行分析之前和之后发生的事情更为重要，即在运行分析之前，您需要确保拥有正确的数据并对其进行预处理。而在运行分析后，您应该能够评估模型的好坏，并解释结果以真正帮助您的业务。

我们为什么有资格教授您？

本课程由 Abhishek 和 Pukhraj 授课。作为全球数据分析咨询公司的经理，我们已帮助企业使用 R、Python 等技术解决商业问题，并将我们的经验融入到这门课程中，使其包含数据分析的实际方面。

我们还创建了一些最受欢迎的在线课程——拥有超过 150,000 名注册用户和数千条五星级评价，例如：

“这是非常好的课程，我喜欢所有解释都能被普通人理解。” — Joshua

感谢作者提供如此精彩的课程。您是最好的，这门课程物超所值。— Daisy

我们的承诺

教授学生是我们工作的职责所在，我们对此充满承诺。如果您对课程内容、机器学习、R 和预测建模有任何疑问，您可以随时在课程中提问或直接联系我们。

下载练习文件，参加测验和完成作业

每节课程都有配套的课堂笔记供您参考。您还可以通过测验来检验自己对机器学习、R 和预测建模概念的理解程度。每个部分都包含一个实践作业，让您能够实际应用所学知识进行机器学习、R 和预测建模。

以下是希望开始机器学习之旅的学生常问的问题列表：

什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。它是基于系统可以从数据中学习、识别模式并做出决策的人工智能分支。

我应该遵循哪些步骤才能构建一个机器学习模型？

您可以将您的学习过程分为三个部分：
统计和概率 – 实施机器学习技术需要基本的统计学和概率概念知识。课程的第二部分涵盖了这一部分内容。
理解机器学习 – 第四部分帮助您了解与机器学习相关的术语和概念，并提供建立机器学习模型所需的步骤
编程经验 – 机器学习的重要一部分是编程。Python 和 R 是当今最流行的两种语言。第三部分将帮助您设置 Python 环境并教给您一些基本操作。在后面的章节中，我们将演示如何使用 Python 实现理论课程中的每个概念。
理解模型 – 第五和第六部分涵盖了分类模型，并且每节理论课都有相应的实践课，在其中我们会实际运行每个查询。

为什么要在 R 中进行机器学习？

了解 R 是从事机器学习职业的宝贵技能。以下是您应该在 R 中学习机器学习的原因：

1. 它是顶级科技公司中使用最广泛的机器学习语言之一。几乎所有这些公司都招聘使用 R 的数据科学家。例如，Facebook 使用 R 对用户帖子数据进行行为分析。Google 则利用 R 评估广告效果并做出经济预测。而且不仅仅是科技公司：R 在咨询和分析公司、银行和其他金融机构、学术机构和研究实验室以及几乎任何需要数据分析和可视化的领域中都有应用。

2. 学习数据科学基础知识在 R 中比 Python 更容易。R 的一个巨大优势是它专门设计用于数据操作和分析。

3. 令人惊叹的包使您的生活更轻松。与 Python 相比，R 是专门为统计分析而设计的，拥有出色的生态系统、软件包和其他资源，这些资源非常适合数据科学。

4. 数据科学家和统计学家的强大且不断增长的社区。随着数据科学领域的爆炸式发展，R 和 Python 的使用也迅速增加（根据 StackOverflow 测量），成为世界上增长最快的编程语言之一。这意味着您很容易找到问题的答案以及在 R 中进行项目时可以寻求到的社区指导。

5. 在您的工具箱中添加另一种工具。没有一种语言适合所有工作。像 Python 一样，将 R 添加到您的技能组合中会使某些项目更容易——当然也会使您成为更灵活和更具市场竞争力的员工，在寻找数据科学职位时更有优势。

使用 R 的主要优点是什么？

与 Python 相比，R 拥有更大的用户基础，并且拥有更多的统计软件包和库。虽然 Python 几乎具备所有分析师需要的功能，但 R 在这方面胜过 Python。
R 是一种基于函数的语言，而 Python 则是面向对象的。如果您来自纯粹的统计背景并且不打算接手主要的软件工程任务来实现您的模型，则 R 比 Python 更容易上手。

R 内置的数据分析功能比 Python 多，而 Python 依赖于包。
Python 主要用于数据处理任务，而 R 则拥有更多小规模的生态系统
图形能力通常被认为在 R 中优于 Python
R 在总体统计支持方面胜过 Python

机器学习、数据挖掘和深度学习之间有什么区别？

简单来说，机器学习和数据挖掘使用相同的算法和技术，但预测类型不同。虽然数据挖掘发现以前未知的模式和知识，但机器学习复制已知的模式和知识，并进一步自动将这些信息应用于数据、决策和行动。

另一方面，深度学习则利用高级计算能力和特殊类型的神经网络，并将其应用于大量数据以进行学习、理解和识别复杂模式。自动语言翻译和医学诊断是深度学习的例子。

本课程适合谁:

• 追求数据科学职业的人群
• 在职专业人士开始数据科学之旅
• 需要更多实践经验的统计学家