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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★
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循环语句—— 《深度学习导论与应用实践》
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人工智能导论：深度学习初体验
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《深度学习导论与应用实践》值得介绍~
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条件语句——《深度学习导论与应用实践》
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数据挖掘
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数据挖掘综合应用
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Big Data-Data Mining系列课程。本课程的主要目的是将我们学过的数据挖掘相关的知识点联系起来，学完本课内容后，您将能够掌握数据挖掘的一般流程，并能够完成数据挖掘综合应用实验。
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Spark MLlib数据挖掘
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Big Data-Data Mining系列课程。MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。Spark MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。
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大数据挖掘
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Big Data-Data Mining系列课程。本课程通过对银行客户精准画像、提升信用卡安全和城市环境质量分析挖掘三个案例的解析，加深对数据挖掘理论的理解，并对其在商业上的应用有一定的认识。
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数据挖掘介绍
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Data-Data Mining系列课程。本课程为数据挖掘入门介绍，通过介绍数据挖掘与数据分析的对比介绍什么是数据挖掘，数据挖掘的流程，数据挖掘的开发工具以及数据挖掘的学习路径等内容。学完本章课程后您将能够了解数据挖掘的基本概念与基本流程，帮助您快速学习数据挖掘课程。
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C语言导论
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数据挖掘和机器学习哪个好
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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 贝叶斯分类器 ) ★
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python 数据挖掘
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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 )
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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 贝叶斯分类器示例 ) ★
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数据挖掘综合应用
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Spark MLlib数据挖掘
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Big Data-Data Mining系列课程。MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。Spark MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。
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数据挖掘的应用
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数据挖掘知识清单
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机器学习、人工智能与数据挖掘的关系
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