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課程內(nèi)容：?
一：數(shù)據(jù)挖掘基本知識RapidMiner工具介紹
二：數(shù)據(jù)準備：導入、預處理、導出
三：數(shù)據(jù)挖掘模型和方法
四：K-Means 聚類與辨別分析
五：線性回歸與邏輯回歸
六：決策樹與神經(jīng)網(wǎng)絡
七：文本挖掘
八：WEB挖掘
九：協(xié)同過濾、推薦
十：時間序列分析
十一：離群點分析
十二：模型評估-交叉驗證與模型優(yōu)化化
十三：過程控制
十四：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與執(zhí)行命令

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