🥥Python和R商业数据挖掘分析技巧

关键词

R | 教据挖掘 | 分类 | 预测 | 数据探索 | 降维 | 多元线性回归 | K-最近邻 | 朴素贝叶斯分类器 | 分类和回归树 | 逻辑回归 | 判别分析 | 集成和提升建模 | 关联规则 | 协同过滤 | 聚类分析 | 时间序列 | Matplotlib | Numpy | Pandas

梗概

R商业数据挖掘

介绍

数据挖掘概述

数据可视化

降维

评估预测性能

多元线性回归

朴素贝叶斯分类器

分类和回归树

逻辑回归

神经网络

判别分析

组合方法：集成和隆起建模

关联规则和协同过滤

聚类分析

处理时间序列

基于回归的预测

平滑方法

社交网络分析

文本挖掘

案例

Python商业数据挖掘

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