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SPSS modeler数据挖掘建模
第5任务: 3.2.5 基本数据挖掘技术与初级分类器KNN
查看课程
任务列表
第1任务: 3.2.1 数据挖掘在政府及各行业的应用
第2任务: 3.2.2 使用SPSS Modeler&Weka 体验决策树案例
第3任务: 3.2.3 数据挖掘的定义及目标和发展历程
第4任务: 3.2.4 数据库中的知识发掘步骤—CRISP DM
第5任务: 3.2.5 基本数据挖掘技术与初级分类器KNN
第任务: modeler课件.pdf
第6任务: 6-1-1 数据挖掘前沿与初体验
第7任务: 6-1-2 使用SPSS Modeler实作天气数据集
第8任务: 6-1-3 数据挖掘概念与发展历程
第9任务: 6-1-4 数据库中的知识发掘步骤-KDD
第10任务: 6-2-1 初级分类器KNN算法与实操
第11任务: 6-2-2 进阶数据挖掘技术与绩效增益
第12任务: 6-2-3 数据挖掘网站与数据清洗概述
第13任务: 6-2-4 数据前处理-错误值、异常值和离群值
第14任务: 6-3-1 数据前处理方法-数据遗缺
第15任务: 6-3-2 数据前处理方法-字段扩充
第16任务: 6-3-3 数据离散化与抽样方法
第17任务: 6-3-4 交叉验证、特征选择与简单贝叶斯分类
第18任务: 6-8-1 贝叶斯网络分类方法
第19任务: 6-8-2 贝叶斯网络实操
第20任务: 6-8-3 分类模型评估与线性回归分析
第21任务: 6-8-4 数值模型评估方法与实作
第22任务: 6-8-5 回归树
第23任务: 6-9-1 分类树与分类回归树
第24任务: 6-9-2 神经网络分析
第25任务: 6-9-3 Logistic回归分析
第26任务: 6-9-4 集成学习方法
第27任务: 6-10-1 时间序列分析
第28任务: 6-10-2 时间序列分析案例实操
第29任务: 6-10-3 聚类分析方法
第30任务: 6-10-4 关联规则与序列型样
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