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《Rapidminer数据分析与挖掘实战（中文版）》第二章概览：RapidMiner简介 Word版

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简介：
本书《Rapidminer数据分析与挖掘实战（中文版）》的第二章提供了对RapidMiner工具的全面介绍，包括其核心功能、工作流程设计及数据处理能力。本Word版概览帮助读者快速掌握使用RapidMiner进行数据分析的基础知识和技巧。 第2章 RapidMiner Studio简介 RapidMiner Studio 结合技术性和适用性，为最新的及已建立的人性化数据挖掘技术提供服务。通过拖拽算子、设置参数以及组合算子，在RapidMiner Studio中定义分析流程。

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  • 《Rapidminer数据分析与挖掘实战（中文版）》第二章概览：RapidMiner简介 Word版
    优质
    本书《Rapidminer数据分析与挖掘实战（中文版）》的第二章提供了对RapidMiner工具的全面介绍，包括其核心功能、工作流程设计及数据处理能力。本Word版概览帮助读者快速掌握使用RapidMiner进行数据分析的基础知识和技巧。 第2章 RapidMiner Studio简介 RapidMiner Studio 结合技术性和适用性，为最新的及已建立的人性化数据挖掘技术提供服务。通过拖拽算子、设置参数以及组合算子，在RapidMiner Studio中定义分析流程。
     
  • RapidMiner数据挖掘与分析实战
    优质
    《RapidMiner数据挖掘与分析实战》是一本全面介绍如何使用RapidMiner进行数据分析和挖掘的技术书籍，书中通过丰富的实例详细讲解了从数据预处理到模型构建的各项技能。 压缩文件包含十几篇关于RapidMiner的实例教程，每篇文章都有详细的讲解。通过实际操作这些示例，你可以更好地理解算法，并获得实用技能。
     
  • RapidMiner数据分析与挖掘实战手册（全17章）
    优质
    《RapidMiner数据分析与挖掘实战手册》全面涵盖了17个章节的内容，深入讲解了如何使用RapidMiner进行高效的数据分析和数据挖掘，适合初学者及专业人士阅读。 第1章 RAPIDMINER STUDIO简介 第2章 设计分析流程 第3章 数据和结果可视化 第4章 数据管理：资源库 第5章 数据探索 第6章 数据预处理 第7章 关联分析与关联规则 第8章 K-MEANS 聚类、辨别分析 第9章 线性回归与逻辑回归 第10章 决策树与神经网络 第11章 文本挖掘 第12章 WEB挖掘 第13章 推荐系统 第14章 模型评估与优化 第15章 时间序列分析 第16章 宏、循环和数据集处理 第17章 异常检测
     
  • 《RapidMiner数据分析与挖掘实战》之第11章：决策树和神经网络
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    本书《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章深入探讨了利用RapidMiner进行决策树及神经网络模型构建的方法，旨在帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 决策树方法在分类、预测及规则提取等领域得到了广泛应用。20世纪70年代后期至80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinlan提出了ID3算法，这使得决策树在机器学习与数据挖掘领域取得了显著的发展。Quinlan后来又推出了C4.5算法，成为了一种新的监督学习方法。1984年，一些统计学家提出了CART分类算法。ID3和CART算法大约在同一时期被提出，并且它们都采用了类似的方法从训练样本中构建决策树。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第二章回顾.docx
    优质
    该文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第二章的学习总结，涵盖了数据预处理、特征工程及常用的数据分析方法等内容。 记录我的学习之旅，《python数据分析与挖掘实战》-张良均第二章的读书笔记已经完成。每份文档都倾注了心血，希望能助我成为数据领域的高手。回顾过去的学习历程，心中满是欣慰之情。希望各位读者能够提出宝贵的意见和建议，对于任何问题或发现的错误，请随时告知，我会尽快进行修正；引用的文章均会标明出处，感谢大家的支持与帮助。
     
  • R语言数据挖掘与分析实战第二章代码
    优质
    本简介提供《R语言数据挖掘与分析实战》第二章中的代码解析和实例讲解，涵盖数据预处理、模型构建及评估等内容，助力读者掌握实用的数据科学技能。 2.1 R安装 2.2 R使用入门 2.2.1 R操作界面 2.2.2 RStudio窗口介绍 2.2.3 R常用操作 2.3 R数据分析包
     
  • 数据挖掘的概念与技术（中文第二版）
    优质
    《数据挖掘的概念与技术》(中文第二版)系统地介绍了数据挖掘的基本原理、核心技术和实际应用，涵盖分类、聚类、关联规则等关键领域。 韩家炜先生的《数据挖掘：概念与技术（第二版）》由于文件太大被压缩成了两个部分，请再次下载“数据挖掘概念与技术++（原书第二版）.part2”，该文件仅供学习使用。
     
  • 数据挖掘：概念与技术（第二版）(第一部分)...
    优质
    《数据挖掘：概念与技术》第二版的第一部分，为读者介绍了数据挖掘的基本概念、技术及方法论，适合初学者和专业人士阅读。 《JiaWei Han 编写的这本书在2006年出版了第二版，与第一版相比有了很大的不同，新增了许多新算法。》
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第二章：数据.pptx
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    《数据挖掘导论》第二版第二章“数据”深入探讨了数据在数据挖掘中的核心地位，介绍了不同类型的数据及其处理方法。该章节通过实例分析讲解如何有效地存储、管理和预处理各种类型的数据，为后续学习奠定了坚实的基础。 《数据挖掘导论（第二版）》第2章的内容主要围绕“数据”展开讨论。这一章节详细介绍了在进行数据分析与挖掘过程中所需关注的数据类型、质量以及处理方法，为读者提供了全面理解如何有效利用各种形式的数据来支持决策和预测分析的基础知识。