R语言从入门到机器学习，不说废话、不仅仅是统计学的角度，起始于统计学、丰富于机器学习，案例代码来相见。涉及R生态的工具和技巧，数据连接、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、监督学习（分类、回归）、非监督机器学习（聚类、降维）、模型评估、可视化结论，涉及众多流行的R包和数据集。

本专栏着重介绍各类常用的经典机器学习方法之原理思路、数学细节、应用实践（基于Python, R和MATLAB），具体涉及内容包括但不限于支持向量机、期望最大化模型、AdaBoost、GDBT、概率图模型（包括贝叶斯网络及HMM）、kNN、朴素贝叶斯、k均值、CART和C4.5决策树等

R语言入门课从实战实操的角度来理解R语言的思维和玩法（包含仿真数据、实际案例、案例代码一键拷贝即可使用、方便验证、复用、更改）、具体内容包括但不限于：R语言环境安装、RStudio安装、开发环境配置、基本语法、基本操作，数据导入导出、数据处理、统计分析、可视化等。

学习R语言和统计学的历程总结，希望可以有所帮助。

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不仅仅是ggplot2包画图实战、还包含ggplot2家族中扩展包ggrepel、ggsci、gganimate、ggpubr等实战。从解决问题的角度进行可视化实践、实现具体功能，在功能实现过程中，添加几何图层、统计变换、标尺、坐标系、分面、主题、图例、配色美化等讲解。

数据结构与算法二者相辅相成、密不可分；算法的具体实现常需要依赖于特定的数据结构，数据结构的一些操作本身又是算法。本专栏详尽地介绍各种高级数据结构（包含但不限于KD-Tree、R-Tree等）并讲解算法设计思想与算法分析（例如各种复杂度分析方法、计算理论等）方法与技巧

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本专栏内含华为认证基础与重难点、eNSP实验配置实操等、数据通信基础总结等，关注这个专栏，你将收获满满~

dijkstra算法在栅格地图中的应用