请尽快将本周五报告内容提要发到DMC公邮

[lilyyou_2008]

高涛，李赛：

      你们好！

      请尽快将本周五报告内容提要发到DMC公邮！

       因为我这没有次序安排，所以若本周五是其他组做报告，请相关组长尽快将本周五报告内容提要发到DMC公邮！

      谢谢！

祝好！

        尤丽

[Tao Gao]

不好意思啊，我当时与我们组沟通，忘记给DMC抄送了。这下面是我们当时内容的安排和一些资料：

下周我们报告的内容分两块：一块是R的介绍，一块是图模型和R应用的介绍。

R的介绍下次由9个同学学习后报告，分为3各部分：R的基础介绍、R的绘图、R的数据分析过程（机器学习算法）。

• R的基础介绍。此部分是四个同学完成：暴素菊、蒋秀文、霍剑、陈昱。学习完 https://www.coursera.org/course/compdata的前week2的内容，学习并整理做好笔记，向大家介绍包的安装、获取，基础的数据类型，经典的数据处理函数类型即可。选取的数据可以是ggplot2包中的mpg数据。(install.pakcages("ggplot2"); library(ggplot2); data(mpg))。
• R的绘图介绍。此部分有两个同学完成：陈岷佳、李诗萌（不好意思，还有一位同学名字忘记了~看到了请给我发下邮件啊，真对不起）。主要是针对于上述这个数据用ggplot2这个软件包来多方面的展现数据。利用图形展示，主要讲清楚的问题是这个绘图过程是怎样的，不仅仅只是说用这个包就这样话，要讲清楚这个包作图的理念。具体请 http://docs.ggplot2.org/current/在线文档
• R的数据分析过程（机器学习算法）。此部分有三个同学完成：陈弘、刘罡、陈森。主要是利用机器学习中的一些分类算法来解决一个问题. https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted，这里面用到的是随机森林算法来实现预测分类。 https://www.kaggle.com/wiki/RandomForests（多弄几个算法，比较下他们的分类错误率的高低）。另外其他分类算法可以参考附件：data-mining-with-r-by-sizhe-liu.pdf和 http://cos.name/wp-content/uploads/2011/11/ChinaR2011_SH_Nov12_05_szl.pdf 。需要完整的展示整个数据分析过程，从数据的观察、基本统计、图形展示、机器学习算法的评价和对比来讲讲整个数据分析的过程。这里有一个跟今天讲决策树相关的博文，感觉挺全还不错： http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684。可以看看熟悉下。

 晓矛的内容包括：R中的图模型相关的package，另外一个是图模型的分析软件tetrad。

       形式是主要介绍算法思想，附带简单的软件示例

       钟昕昱：PC算法spirtes的，R包pcalg

       郭睿劼&李绪全：bnlearn包，好多好多算法，GS和IAMB是一定要介绍的，上下的hill climbing和各种大同小异的东西，可以选择一些介绍....

       王伟：R的图形实现，与图有关的各种包（其实好些我也不熟悉，你可能要自己多查一查），我这里列出一些~~igraph ，Rgraphviz ，gRbase ，dynamicGraph ，RBGL 

       相楠：tetrad，

       剩下图模型的基本定义和notation

祝好！

2012/10/24 lilyyou_2008 <lilyyo...@126.com>

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Best Regards,
Tao Gao
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Tao Gao<joeg...@gmail.com>
Homepage<http://www.gaotao.name>

School of Statistics,Renmin University of China

[Gilbert Li]

nice！

连我的也发了~

许婧雅会给大家讲图模型的基本定义、假设、notation~~O(∩_∩)O~

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[h.smart.911]

大家好：

   附件是2013年3月29日～30日海峡两岸CATI与数据挖掘合作20周年暨第十届中国数据挖掘与商业智能研讨会的会议日程。

   请查收！  

 

 

 

 

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h.smart.911