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数据挖掘概述(PDF)
用k-最近邻做预测和分类
例1:乘式割草机(PDF)
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第584页表11.1来自于：Johnson,Richard,and Dean Wichern.Applied Multivariate Statistical Analysis（应用多元统计分析）.5th ed.Prentice-Hall,2002.ISBN: 0-13-092553-5. |
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分类和贝叶斯规则、朴素贝叶斯(PDF) |
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分类树(PDF) |
“家庭数据库（Boston）”，是在California大学Irvine分校信息和计算机学院可获得的公开的数据： Machine Learning Repository of Databases. |
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判别分析 例2：Fisher的Iris数据(PDF) |
“Iris 植物数据库”，是在California大学Irvine分校信息和计算机学院可获得的公开的数据：Machine Learning Repository of Databases. |
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Logistic回归的例子(PDF)
手摇纺织机 (PDF) |
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神经网络(PDF) |
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作业讨论-见作业部分的问题1 |
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多元回归概述 (PDF) |
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数据挖掘中的多元线性回归 (PDF) |
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回归树，例子：IBM/GM 周投资回报率
数据挖掘技术比较(PDF)
作业讨论-见作业部分的问题2 |
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k-均值聚类、层次聚类(PDF) |
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例子：零售推销 |
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期中考试 |
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主成分分析(PDF) |
例1：长子头部度量: Rencher, Alvin. Methods of Multivariate Analysis（多元分析方法）. 2nd ed. Wiley-Interscience, 2002. Table 3.7, p. 79. ISBN: 0-471-46172-5.
例2：酒的特征:“酒类识别数据库。”在California大学Irvine分校信息和计算机学院可获得的公开的数据 Machine Learning Repository of Databases.
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Ira Haimowitz博士的客座讲座：数据挖掘及Pfizer公司的客户关系管理 |
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关联规则(购物蓝分析)(PDF) |
Han, Jiawei, and Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques（数据挖掘：概念和技术）. Morgan Kauffman Publishers, 2001. Example 6.1 (Figure 6.2). ISBN: 1-55860-489-8. |
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推荐系统：协同过滤 |
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John Elder IV博士客座讲座：在数据挖掘实践方面的初期研究 |
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