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9.4 C4.5算法处理缺失值策略(上)
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      [1] 1.1 数据挖掘的社会需求(上)
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      [2] 1.1 数据挖掘的社会需求(下)
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      [3] 1.2 数据挖掘的经典实际应用(上...
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      [4] 1.2 数据挖掘的经典实际应用(下...
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      [5] 1.3 数据挖掘的定义(上)
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      [6] 1.3 数据挖掘的定义(下)
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      [7] 1.4 数据挖掘的发展历程与数据来...
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      [8] 1.4 数据挖掘的发展历程与数据来...
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      [9] 1.5 分类分析技术简介(上)
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      [10] 1.5 分类分析技术简介(下)
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      [11] 1.6 聚类关联孤立点分析技术简介...
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      [12] 1.6 聚类关联孤立点分析技术简介...
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      [13] 1.7 数据挖掘的体系结构与其他技...
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      [14] 1.7 数据挖掘的体系结构与其他技...
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      [15] 2.1 数据仓库与数据库的区别(上...
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      [16] 2.1 数据仓库与数据库的区别(下...
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      [17] 2.2 什么是数据仓库(上)
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      [18] 2.2 什么是数据仓库(下)
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      [19] 2.3 数据仓库的系统结构(上)
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      [20] 2.3 数据仓库的系统结构(下)
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      [21] 2.4 数据仓库的数据组织形式(上...
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      [22] 2.4 数据仓库的数据组织形式(下...
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      [23] 2.5 数据仓库的数据模型
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      [24] 2.6 什么是联机分析处理(上)
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      [25] 2.6 什么是联机分析处理(下)
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      [26] 2.7 OLAP的多维数据存储(上...
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      [27] 2.7 OLAP的多维数据存储(下...
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      [28] 2.8 OLAP的分类(上)
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      [29] 2.8 OLAP的分类(下)
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      08:25
      [30] 3.1 为什么要数据预处理(上)
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      [31] 3.1 为什么要数据预处理(下)
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      06:00
      [32] 3.2 数据清理(上)
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      11:01
      [33] 3.2 数据清理(下)
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      [34] 3.3 数据集成与数据变换(上)
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      [35] 3.3 数据集成与数据变换(下)
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      [36] 3.4 数据归约(上)
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      [37] 3.4 数据归约(下)
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      [38] 3.5 数据压缩与数值归约(上)
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      [39] 3.5 数据压缩与数值归约(下)
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      [40] 3.6 数据离散化(上)
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      [41] 3.6 数据离散化(下)
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      [42] 4.1 什么是PCA(上)
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      [43] 4.1 什么是PCA(下)
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      [44] 4.2 PCA原理推导(1)(上)
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      13:15
      [45] 4.2 PCA原理推导(1)(下)
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      [46] 4.3 PCA原理推导(2)(上)
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      [47] 4.3 PCA原理推导(2)(下)
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      [48] 5.1 什么是关联规则挖掘
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      [49] 5.2 关联规则挖掘示例(上)
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      [50] 5.2 关联规则挖掘示例(下)
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      [51] 5.3 Apriori算法(上)
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      [52] 5.3 Apriori算法(下)
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      [53] 5.4 频繁项集生成规则
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      [54] 5.5 Apriori算法分析与改...
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      [55] 5.5 Apriori算法分析与改...
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      [56] 5.6 FP-Growth算法(上...
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      [57] 5.6 FP-Growth算法(下...
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      [58] 6.1 什么是多值关联规则(上)
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      [59] 6.1 什么是多值关联规则(下)
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      [60] 6.2 多值关联规则挖掘中的连续属...
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      [61] 6.2 多值关联规则挖掘中的连续属...
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      [62] 6.3 多值关联规则合并
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      [63] 6.4 从下向上的频繁项集搜索方式...
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      [64] 6.4 从下向上的频繁项集搜索方式...
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      [65] 6.5 自上向下的频繁项集搜索方式...
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      [66] 6.5 自上向下的频繁项集搜索方式...
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      [67] 6.6 多层关联规则的社会需求(上...
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      [68] 6.6 多层关联规则的社会需求(下...
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      [69] 6.7 同层关联规则挖掘算法(上)
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      [70] 6.7 同层关联规则挖掘算法(下)
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      [71] 7.1 什么是项约束性关联规则挖掘...
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      [72] 7.1 什么是项约束性关联规则挖掘...
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      [73] 7.2 项约束性关联规则挖掘算法D...
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      [74] 7.2 项约束性关联规则挖掘算法D...
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      [77] 8.1 分类分析的基本思路(上)
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      [78] 8.1 分类分析的基本思路(下)
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      [79] 8.2 决策树分类模型
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      [80] 8.3 ID3决策树算法(上)
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      [81] 8.3 ID3决策树算法(下)
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      [82] 8.4 ID3决策树算法分析
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      [83] 9.1 C4.5算法的改进之处(上...
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      [84] 9.1 C4.5算法的改进之处(下...
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      [85] 9.2 信息增益比的计算方式(上)
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      [86] 9.2 信息增益比的计算方式(下)
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      [87] 9.3 C4.5算法处理连续属性
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      [88] 9.4 C4.5算法处理缺失值策略...
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      [89] 9.4 C4.5算法处理缺失值策略...
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      [90] 9.5 C4.5算法中的交叉验证
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      [91] 9.6 C4.5算法构建决策树示例...
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      [92] 9.6 C4.5算法构建决策树示例...
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      [93] 10.1 梯度提升决策树的例子
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      [94] 10.2 梯度提升决策树算法(上)
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      [95] 10.2 梯度提升决策树算法(下)
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      [96] 11.1 SLIQ算法思路
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      [97] 11.2 SLIQ如何处理连续属性...
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      [98] 11.2 SLIQ如何处理连续属性...
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      [99] 11.3 SLIQ算法构建判定树
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      [100] 11.4 随机森林的基本思想
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      [101] 11.5 CART构建决策树算法(...
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      [102] 11.5 CART构建决策树算法(...
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      [103] 11.6 随机森林的投票机制
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      [104] 12.1 最近邻分类(上)
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      [105] 12.1 最近邻分类(下)
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      [106] 12.2 线性支持向量机(上)
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      [107] 12.2 线性支持向量机(下)
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      [108] 12.3 线性支持向量机求解(上)
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      [109] 12.3 线性支持向量机求解(下)
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      [110] 12.4 线性不可分的支持向量机和...
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      [111] 12.4 线性不可分的支持向量机和...
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      [112] 13.1 朴素贝叶斯分类算法(上)
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      [113] 13.1 朴素贝叶斯分类算法(下)
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      [114] 13.2 贝叶斯信念网络的基本结构
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      [115] 13.3 联合概率计算方法(上)
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      [116] 13.3 联合概率计算方法(下)
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      [117] 13.4 事件独立的几种情况
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      [118] 13.5 贝叶斯信念网络推理1(上...
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      [119] 13.5 贝叶斯信念网络推理1(下...
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      [120] 13.6 贝叶斯信念网络推理2(上...
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      [121] 13.6 贝叶斯信念网络推理2(下...
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      [122] 14.1 什么是聚类分析(上)
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      [123] 14.1 什么是聚类分析(下)
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      [124] 14.2 距离与相似性度量(上)
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      [125] 14.2 距离与相似性度量(下)
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      [126] 14.3 划分聚类Kmeans算法...
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      [127] 14.3 划分聚类Kmeans算法...
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      [128] 14.4 K中心点算法思想(上)
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      [129] 14.4 K中心点算法思想(下)
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      [130] 14.5 K中心点PAM算法示例
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      [131] 15.1 层次聚类的基本思想
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      [133] 15.2 距离测算方法1(下)
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      [134] 15.3 距离测算方法2(上)
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      [135] 15.3 距离测算方法2(下)
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