1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

• 学习内容： 
  R语言介绍，基本函数，数据类型、线性回归、朴素贝叶斯聚类、决策树分类、k均值聚类、离群点检测、关联规则探索、神经网络 、简单介绍Mahout、简单介绍机器学习、实例演示Mahout单机推荐程序 、命令行中测试运行协同过滤概念 、讲解基于用户的协同过滤、讲解基于物品的协同过滤 、分类概念、分类的应用及Mahout分类优势、分类和聚类、推荐的区别、分类工作原理 、分类中概念术语、分类项目工作流及贝叶斯分类器 、决策树分类器的介绍，及随机森林分类器 、聚类概念、聚类步骤流程、聚类中的距离测度、讲解K-means聚类 、聚类其他算法、介绍TF-IDF、归一化、 微博聚类案例 ......

  学习目标： 
  此部分带领大家学习R语言更是带领大家进入机器学习的领域，机器学习算法为主线的同时，通过案例学习将会让大家对内容脉络掌握的更加清晰。