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13.1 朴素贝叶斯分类算法（下）
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      [1] 1.1 数据挖掘的社会需求（上）
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      1.1 数据挖掘的社会需求（上）
      [2] 1.1 数据挖掘的社会需求（下）
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      1.1 数据挖掘的社会需求（下）
      [3] 1.2 数据挖掘的经典实际应用（上...
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      1.2 数据挖掘的经典实际应用（上）
      [4] 1.2 数据挖掘的经典实际应用（下...
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      1.2 数据挖掘的经典实际应用（下）
      [5] 1.3 数据挖掘的定义（上）
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      1.3 数据挖掘的定义（上）
      [6] 1.3 数据挖掘的定义（下）
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      1.3 数据挖掘的定义（下）
      [7] 1.4 数据挖掘的发展历程与数据来...
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      1.4 数据挖掘的发展历程与数据来源（上）
      [8] 1.4 数据挖掘的发展历程与数据来...
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      1.4 数据挖掘的发展历程与数据来源（下）
      [9] 1.5 分类分析技术简介（上）
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      1.5 分类分析技术简介（上）
      [10] 1.5 分类分析技术简介（下）
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      1.5 分类分析技术简介（下）
      [11] 1.6 聚类关联孤立点分析技术简介...
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      1.6 聚类关联孤立点分析技术简介（上）
      [12] 1.6 聚类关联孤立点分析技术简介...
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      1.6 聚类关联孤立点分析技术简介（下）
      [13] 1.7 数据挖掘的体系结构与其他技...
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      1.7 数据挖掘的体系结构与其他技术的异同（上）
      [14] 1.7 数据挖掘的体系结构与其他技...
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      1.7 数据挖掘的体系结构与其他技术的异同（下）
      [15] 2.1 数据仓库与数据库的区别（上...
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      2.1 数据仓库与数据库的区别（上）
      [16] 2.1 数据仓库与数据库的区别（下...
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      2.1 数据仓库与数据库的区别（下）
      [17] 2.2 什么是数据仓库（上）
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      2.2 什么是数据仓库（上）
      [18] 2.2 什么是数据仓库（下）
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      2.2 什么是数据仓库（下）
      [19] 2.3 数据仓库的系统结构（上）
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      2.3 数据仓库的系统结构（上）
      [20] 2.3 数据仓库的系统结构（下）
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      2.3 数据仓库的系统结构（下）
      [21] 2.4 数据仓库的数据组织形式（上...
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      2.4 数据仓库的数据组织形式（上）
      [22] 2.4 数据仓库的数据组织形式（下...
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      2.4 数据仓库的数据组织形式（下）
      [23] 2.6 什么是联机分析处理（上）
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      2.6 什么是联机分析处理（上）
      [24] 2.6 什么是联机分析处理（下）
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      2.6 什么是联机分析处理（下）
      [25] 2.7 OLAP的多维数据存储（上...
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      2.7 OLAP的多维数据存储（上）
      [26] 2.7 OLAP的多维数据存储（下...
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      2.7 OLAP的多维数据存储（下）
      [27] 2.8 OLAP的分类（上）
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      2.8 OLAP的分类（上）
      [28] 2.8 OLAP的分类（下）
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      2.8 OLAP的分类（下）
      [29] 3.1 为什么要数据预处理（上）
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      3.1 为什么要数据预处理（上）
      [30] 3.1 为什么要数据预处理（下）
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      3.1 为什么要数据预处理（下）
      [31] 3.2 数据清理（上）
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      3.2 数据清理（上）
      [32] 3.2 数据清理（下）
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      3.2 数据清理（下）
      [33] 3.3 数据集成与数据变换（上）
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      3.3 数据集成与数据变换（上）
      [34] 3.3 数据集成与数据变换（下）
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      3.3 数据集成与数据变换（下）
      [35] 3.4 数据归约（上）
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      3.4 数据归约（上）
      [36] 3.4 数据归约（下）
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      3.4 数据归约（下）
      [37] 3.5 数据压缩与数值归约（上）
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      3.5 数据压缩与数值归约（上）
      [38] 3.5 数据压缩与数值归约（下）
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      3.5 数据压缩与数值归约（下）
      [39] 3.6 数据离散化（上）
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      3.6 数据离散化（上）
      [40] 3.6 数据离散化（下）
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      3.6 数据离散化（下）
      [41] 4.1 什么是PCA（上）
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      4.1 什么是PCA（上）
      [42] 4.1 什么是PCA（下）
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      4.1 什么是PCA（下）
      [43] 4.2 PCA原理推导（1）（上）
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      4.2 PCA原理推导（1）（上）
      [44] 4.2 PCA原理推导（1）（下）
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      4.2 PCA原理推导（1）（下）
      [45] 4.3 PCA原理推导（2）（上）
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      4.3 PCA原理推导（2）（上）
      [46] 4.3 PCA原理推导（2）（下）
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      4.3 PCA原理推导（2）（下）
      [47] 5.2 关联规则挖掘示例（上）
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      5.2 关联规则挖掘示例（上）
      [48] 5.2 关联规则挖掘示例（下）
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      5.2 关联规则挖掘示例（下）
      [49] 5.3 Apriori算法（上）
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      5.3 Apriori算法（上）
      [50] 5.3 Apriori算法（下）
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      5.3 Apriori算法（下）
      [51] 5.5 Apriori算法分析与改...
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      5.5 Apriori算法分析与改进（上）
      [52] 5.5 Apriori算法分析与改...
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      5.5 Apriori算法分析与改进（下）
      [53] 5.6 FP-Growth算法（上...
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      5.6 FP-Growth算法（上）
      [54] 5.6 FP-Growth算法（下...
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      5.6 FP-Growth算法（下）
      [55] 6.1 什么是多值关联规则（上）
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      6.1 什么是多值关联规则（上）
      [56] 6.1 什么是多值关联规则（下）
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      6.1 什么是多值关联规则（下）
      [57] 6.2 多值关联规则挖掘中的连续属...
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      6.2 多值关联规则挖掘中的连续属性划分（上）
      [58] 6.2 多值关联规则挖掘中的连续属...
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      6.2 多值关联规则挖掘中的连续属性划分（下）
      [59] 6.4 从下向上的频繁项集搜索方式...
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      6.4 从下向上的频繁项集搜索方式（上）
      [60] 6.4 从下向上的频繁项集搜索方式...
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      6.4 从下向上的频繁项集搜索方式（下）
      [61] 6.5 自上向下的频繁项集搜索方式...
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      6.5 自上向下的频繁项集搜索方式（上）
      [62] 6.5 自上向下的频繁项集搜索方式...
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      6.5 自上向下的频繁项集搜索方式（下）
      [63] 6.6 多层关联规则的社会需求（上...
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      6.6 多层关联规则的社会需求（上）
      [64] 6.6 多层关联规则的社会需求（下...
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      07:32
      6.6 多层关联规则的社会需求（下）
      [65] 6.7 同层关联规则挖掘算法（上）
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      6.7 同层关联规则挖掘算法（上）
      [66] 6.7 同层关联规则挖掘算法（下）
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      6.7 同层关联规则挖掘算法（下）
      [67] 7.1 什么是项约束性关联规则挖掘...
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      7.1 什么是项约束性关联规则挖掘（上）
      [68] 7.1 什么是项约束性关联规则挖掘...
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      05:26
      7.1 什么是项约束性关联规则挖掘（下）
      [69] 7.2 项约束性关联规则挖掘算法D...
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      7.2 项约束性关联规则挖掘算法Direct（上）
      [70] 7.2 项约束性关联规则挖掘算法D...
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      11:01
      7.2 项约束性关联规则挖掘算法Direct（下）
      [71] 7.3 项约束性关联规则挖掘Dir...
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      7.3 项约束性关联规则挖掘Direct+（上）
      [72] 7.3 项约束性关联规则挖掘Dir...
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      7.3 项约束性关联规则挖掘Direct+（下）
      [73] 8.1 分类分析的基本思路（上）
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      8.1 分类分析的基本思路（上）
      [74] 8.1 分类分析的基本思路（下）
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      8.1 分类分析的基本思路（下）
      [75] 8.3 ID3决策树算法（上）
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      8.3 ID3决策树算法（上）
      [76] 8.3 ID3决策树算法（下）
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      11:16
      8.3 ID3决策树算法（下）
      [77] 9.1 C4.5算法的改进之处（上...
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      9.1 C4.5算法的改进之处（上）
      [78] 9.1 C4.5算法的改进之处（下...
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      9.1 C4.5算法的改进之处（下）
      [79] 9.2 信息增益比的计算方式（上）
      1408播放
      09:27
      9.2 信息增益比的计算方式（上）
      [80] 9.2 信息增益比的计算方式（下）
      686播放
      09:23
      9.2 信息增益比的计算方式（下）
      [81] 9.4 C4.5算法处理缺失值策略...
      1055播放
      05:20
      9.4 C4.5算法处理缺失值策略（上）
      [82] 9.4 C4.5算法处理缺失值策略...
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      05:22
      9.4 C4.5算法处理缺失值策略（下）
      [83] 9.6 C4.5算法构建决策树示例...
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      07:06
      9.6 C4.5算法构建决策树示例（上）
      [84] 9.6 C4.5算法构建决策树示例...
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      07:04
      9.6 C4.5算法构建决策树示例（下）
      [85] 10.2 梯度提升决策树算法（上）
      651播放
      05:12
      10.2 梯度提升决策树算法（上）
      [86] 10.2 梯度提升决策树算法（下）
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      05:11
      10.2 梯度提升决策树算法（下）
      [87] 11.2 SLIQ如何处理连续属性...
      1059播放
      09:57
      11.2 SLIQ如何处理连续属性（上）
      [88] 11.2 SLIQ如何处理连续属性...
      541播放
      09:55
      11.2 SLIQ如何处理连续属性（下）
      [89] 11.5 CART构建决策树算法（...
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      07:09
      11.5 CART构建决策树算法（上）
      [90] 11.5 CART构建决策树算法（...
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      07:11
      11.5 CART构建决策树算法（下）
      [91] 12.1 最近邻分类（上）
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      12.1 最近邻分类（上）
      [92] 12.1 最近邻分类（下）
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      11:58
      12.1 最近邻分类（下）
      [93] 12.2 线性支持向量机（上）
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      12.2 线性支持向量机（上）
      [94] 12.2 线性支持向量机（下）
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      06:45
      12.2 线性支持向量机（下）
      [95] 12.3 线性支持向量机求解（上）
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      08:17
      12.3 线性支持向量机求解（上）
      [96] 12.3 线性支持向量机求解（下）
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      08:22
      12.3 线性支持向量机求解（下）
      [97] 12.4 线性不可分的支持向量机和...
      805播放
      08:40
      12.4 线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机（上）
      [98] 12.4 线性不可分的支持向量机和...
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      08:41
      12.4 线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机（下）
      [99] 13.1 朴素贝叶斯分类算法（上）
      1075播放
      09:35
      13.1 朴素贝叶斯分类算法（上）
      [100] 13.1 朴素贝叶斯分类算法（下）
      538播放
      待播放
      13.1 朴素贝叶斯分类算法（下）
      [101] 13.5 贝叶斯信念网络推理1（上...
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      05:50
      13.5 贝叶斯信念网络推理1（上）
      [102] 13.5 贝叶斯信念网络推理1（下...
      732播放
      05:52
      13.5 贝叶斯信念网络推理1（下）
      [103] 13.6 贝叶斯信念网络推理2（上...
      1029播放
      07:54
      13.6 贝叶斯信念网络推理2（上）
      [104] 13.6 贝叶斯信念网络推理2（下...
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      07:52
      13.6 贝叶斯信念网络推理2（下）
      [105] 14.1 什么是聚类分析（上）
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      14.1 什么是聚类分析（上）
      [106] 14.1 什么是聚类分析（下）
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      14.1 什么是聚类分析（下）
      [107] 14.2 距离与相似性度量（上）
      1476播放
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      14.2 距离与相似性度量（上）
      [108] 14.2 距离与相似性度量（下）
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      07:36
      14.2 距离与相似性度量（下）
      [109] 14.3 划分聚类Kmeans算法...
      1464播放
      08:49
      14.3 划分聚类Kmeans算法（上）
      [110] 14.3 划分聚类Kmeans算法...
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      08:48
      14.3 划分聚类Kmeans算法（下）
      [111] 14.4 K中心点算法思想（上）
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      07:49
      14.4 K中心点算法思想（上）
      [112] 14.4 K中心点算法思想（下）
      840播放
      07:51
      14.4 K中心点算法思想（下）
      [113] 15.2 距离测算方法1（上）
      1136播放
      08:01
      15.2 距离测算方法1（上）
      [114] 15.2 距离测算方法1（下）
      986播放
      08:02
      15.2 距离测算方法1（下）
      [115] 15.3 距离测算方法2（上）
      1296播放
      08:11
      15.3 距离测算方法2（上）
      [116] 15.3 距离测算方法2（下）
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