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第一課:數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)RapidMiner工具介紹

第二課:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:導(dǎo)入、預(yù)處理、導(dǎo)出

第三課:數(shù)據(jù)挖掘模型和方法

第四課:K-Means 聚類與辨別分析

第五課:線性回歸與邏輯回歸

第六課:決策樹(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第七課:文本挖掘

第八課:WEB挖掘

第九課:協(xié)同過(guò)濾、推薦

第十課:時(shí)間序列分析

第十一課:離群點(diǎn)分析

第十二課:模型評(píng)估-交叉驗(yàn)證與模型優(yōu)化化

第十三課:過(guò)程控制

第十四課:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與執(zhí)行命令

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