Rapidminer数据分析挖掘算法应用(2.07G)

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Rapidminer数据分析挖掘算法应用(2.07G)

〖课程介绍〗:

适用人群

数据挖掘需求者，

数据挖掘学习者，

不想学R、 python编程 ，

没编程基础的人员等。

学习收获：

掌握大数据挖掘流程，及常见的算法应用，

数据预处理，回归模型和决策树应用等。

〖课程目录〗:
1.网易云学习课程-图文版.swf
2.网易云学习课程-视频版.mp4
3.Window下Rapidminer软件安装步骤.mp4
4.苹果Mac下的Rapidminer软件安装步骤.mp4
5.数据挖掘课程介绍.mp4
6.数据挖掘定义和背景介绍.mp4
7.数据挖掘工具介绍.mp4
8.Rapidminer软件使用介绍.mp4
9.数据挖掘部署和实施.mp4
10.数据挖掘流程.mp4
11.K-NN算法简介.mp4
12.K-NN算法应用.mp4
13.简易模型评估.mp4
14.主成分分析原理.mp4
15.主成分分析案例..mp4
16.基于主成分分析的建模案例.mp4
17.朴素贝叶斯算法定理.mp4
18.贝叶斯算法案例.mp4
19.随机森林算法.mp4
20.决策树算法原理.mp4
21.决策树算法ID 3 C4.5.mp4
22.数据离散化方法应用.mp4
23.随机森林算法.mp4
24.数据离散化目的.mp4
25.数据离散-熵离散.mp4
26.Kmeans 算法原理.mp4
27.Kmeans算法特点及应用.mp4
28.聚类效果评估应用.mp4
29. 插播K内容的讲解.mp4
30. K值应用解析.mp4
31.线性回归算法原理.mp4
32.多项式回归算法原理.mp4
33.关联推荐算法讲解.mp4
34.关联规则原理.mp4
35.关联规则应用.mp4        

〖视频截图〗:

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