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R-for-datamining
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2021-04-12
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数据挖掘 目前,R和Python等开放源代码软件方兴未艾,但此类软件的学习曲线缓慢,在进入数据分析的核心领域之前,许多初学者的热情就消失了。 业务数据分析的真正目的是解决业务分析需求并构建健壮的数据挖掘模型。 严格控制分析过程可确保数据挖掘产品的质量。 该库注重实用性,直接指向数据挖掘实施的要点,并选择业内使用最广泛的实施解决方案,从而节省了读者宝贵的时间。 与Python相比,R更喜欢统计分析,计量经济学和统计内容。 R不仅在学术研究中拥有广泛的用户基础,而且与Oracle和SQL Sever等数据库软件相结合,使其不再受内存的限制,而内存具有一定的商业用途。 而且R和Hadoop,Spark等大数据分析平台也可以自由连接。
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R-for-datamining (147个子文件)
profile_bank.csv 2.26MB
rfm_trad_flow.csv 1006KB
accepts.csv 570KB
bankS.csv 438KB
bank.csv 283KB
ts_simu.csv 185KB
telecom_bill.csv 146KB
clients.csv 114KB
profile_telecom.csv 12KB
shopping.csv 10KB
creditcard_exp.csv 7KB
house_price_gr.csv 5KB
date_data2.csv 3KB
air.csv 2KB
ADS.csv 1KB
cities_10.csv 647B
popgrow.csv 597B
skirts.csv 419B
sale.csv 252B
One.csv 32B
Two.csv 24B
Two1.csv 24B
Table1.csv 17B
Table2.csv 13B
README.md 1KB
时间序列建模.R 9KB
聚类.R 7KB
R文本挖掘.R 7KB
神经网络.R 7KB
R描述性统计分析与绘图.R 5KB
关联规则与推荐算法.R 5KB
数据分析的武器库.R 5KB
特征工程.R 5KB
数据整合和数据清洗.R 5KB
R语言编程.R 5KB
连续变量的维度归约.R 4KB
客户价值预测—线性回归模型与诊断.R 4KB
客户价值预测—线性回归模型与诊断.R 4KB
高级分类器:支持向量机.R 3KB
使用决策树进行信用评级.R 3KB
统计推断基础.R 3KB
分类器入门:最近邻域与贝叶斯网络.R 3KB
逻辑回归构建初始信用评级.R 2KB
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羊欲穷
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