第一课:数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍
第二课:数据准备:导入、预处理、导出
第三课:数据挖掘模型和方法
第四课:K-Means 聚类与辨别分析
第五课:线性回归与逻辑回归
第六课:决策树与神经网络
第七课:文本挖掘
第八课:WEB挖掘
第九课:协同过滤、推荐
第十课:时间序列分析
第十一课:离群点分析
第十二课:模型评估-交叉验证与模型优化化
第十三课:过程控制
第十四课:数据转换与执行命令
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