1：R语言基础

　　1.1 基础语法入门

　　1.2 数据获取

　　1.3 数据整理

　　1.4 数据可视化

　　2：R数据挖掘(一)

　　2.1 数据挖掘工业流程

　　2.2 先修统计知识

　　2.3 挖掘预处理

　　2.4 线性回归

　　2.5 logistic回归

　　2.6 模型评价

　　3：R数据挖掘(二)

　　3.1 K近邻方法

　　3.2 决策树方法和集成学习

　　3.3 K均值聚类

　　3.4 推荐算法

　　3.5 文本挖掘入门

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