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课程大纲
方法的来源
- 人工智能
- 机器学习
- Statistics
- 数据来源
数据预处理
- 数据导入/导出
- 数据探索和可视化
- 降维
- 处理缺失值
- R 包
数据挖掘主要任务
- 自动或半自动分析大量数据
- 提取以前未知的有趣模式
- 数据记录组(聚类分析)
- 异常记录(异常检测)
- 依赖项(关联规则挖掘)
数据挖掘
- 异常检测(异常值/变化/偏差检测)
- 关联规则学习(依赖关系建模)
- 聚类
- 分类
- 回归
- 综述
- 频繁的模式挖掘
- 文本挖掘
- 决策树
- 回归
- Neural Networks
- 序列挖掘
- 频繁的模式挖掘
数据疏通、数据钓鱼、数据窥探
要求
良好的 R 知识。
14 小时
客户评论 (1)
Very tailored to needs.