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《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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简介：
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。

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  • 《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。
     
  • RapidMiner数据挖掘与分析实战
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    《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）
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    《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（中文版）》第二章概览：RapidMiner简介 Word版
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    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。
     
  • 数据挖掘作业之决策树
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    本作业为数据挖掘课程中关于决策树的学习实践，通过构建和优化决策树模型，深入理解分类算法在数据分析中的应用。 可以通过分析温度、湿度和风速等天气数据，并运用决策树算法进行学习分类，从而得出一个人是否会选择在特定天气条件下运动的规则。
     
  • 数据挖掘实战（贝叶斯、神经网络与决策树）代码及影响共享单车使用的因素数据分析集
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    本书通过实战案例详解数据挖掘技术的应用，涵盖贝叶斯分类、神经网络和决策树等算法，并结合共享单车使用因素分析进行深入探讨。 本段落将介绍如何使用数据挖掘技术（包括贝叶斯、神经网络和决策树）进行实战分析，并利用共享单车使用的相关因素的数据集，通过这三种分类方法来探究影响共享单车借用的因素之间的关系。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第五章回顾.docx
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    本文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第一章的学习总结，涵盖了数据处理、分析及可视化的基本方法和技巧，并提供了实用的案例练习。 《Python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记记录了我的学习之旅。每份文档都倾心倾力地撰写，希望能帮助我成长为一名数据领域的专家。回顾过去的学习历程，心中充满喜悦。希望大家能够多多给予意见和建议，如果有任何问题或发现错误，请及时告诉我；对于借鉴的文章会标明出处，在此表示感谢。
     
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