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资料探勘概述
Data Mining Overview
(英文PDF)
(英文DOC)
用K-最近邻法做预测和分类
Prediction and Classification with k-Nearest Neighbors
例1：骑乘式割草机
Example 1: Riding Mowers
(英文PDF)
(英文DOC)
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表 11.1，从页 584：Johnson，Richard，和Dean Wichern. 《应用多变量统计分析》 5th ed. Prentice-Hall，2002。ISBN；0-13-092553-5
Table 11.1 from page 584 of: Johnson, Richard, and Dean Wichern. Applied Multivariate Statistical Analysis. 5th ed. Prentice-Hall, 2002. ISBN: 0-13-092553-5. |
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分类及贝氏法则，朴素贝氏分析
Classification and Bayes Rule, Naïve Bayes
(英文PDF)
(英文DOC)
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分类树
Classification Trees
(英文PDF)
(英文DOC)
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〈家庭数据库（Boston）〉是由美国加州大学Irvine分校计算机与计算机科学学院公布的资料：机器智能学习数据库。(Machine Learning Repository of Detabases)
"Housing Database (Boston)." Publicly available data at University of California, Irvine School of Information and Computer Science, Machine Learning Repository of Databases. |
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例2区别分析：Fisher的Iris实验数据（前后需统一）
Discriminant Analysis Example 2: Fisher's Iris data
(英文PDF)
(英文DOC)
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“鸢尾花研究数据库”是由美国加州大学Irvine分校计算机与计算机科学学院公布的资料：机器智能学习数据库。(Machine Learning Repository of Detabases)
"Iris Plant Database." Publicly available data at University of California, Irvine School of Information and Computer Science, Machine Learning Repository of Databases. |
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逻辑回归案例
Logistic Regression Case
(英文PDF)
(英文DOC)
手摇纺织机
Handlooms
(英文PDF)
(英文PPT)
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神经网络
Neural Nets
(英文PDF)
(英文DOC)
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作业讨论－见指定作业 问题1
Discussion of homework - see Problem 1 in assignments section |
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多变数回归检视
Multiple Regression Review
(英文PDF)
(英文PPT)
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资料探勘中的线性复回归模式
Multiple Linear Regression in Data Mining
(英文PDF)
(英文DOC)
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回归树，案例：IBM／GM周投资报酬率
Regression Trees, Case: IBM/GM weekly returns
资料探勘技术的比较
Comparison of Data Mining Techniques
(英文PDF)
(英文DOC)
作业讨论－见指定作业问题2
Discussion of homework - see Problem 2 in assignments section |
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K-均值分群法，阶层分群法
k-Means Clustering, Hierarchical Clustering
(英文PDF)
(英文DOC)
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案例：零售营销规划
Case: Retail Merchandising |
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期中考试
Midterm Exam |
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主成分分析
Principal Components
(英文PDF)
(英文DOC)
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例一，长子头围测量：Rencher，Alvin。《多变数分析方法》第二版。
Example 1, Head Measurements of Adult Sons: Rencher, Alvin. Methods of Multivariate Analysis. 2nd ed. Wiley-Interscience, 2002. Table 3.7, p. 79. ISBN: 0-471-46172-5.
例 2, 酒的特质: 〈酒类的识别数据库〉是由美国加州大学Irvine分校计算机与计算机科学学院公布的资料： 机器智能学习数据库。(Machine Learning Repository of Detabases)
Example 2, Charactersitics of Wine: "Wine Recognition Database." Publicly available data at University of California, Irvine School of Information and Computer Science, Machine Learning Repository of Databases.
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Dr. Ira Haimowitz博士客座演讲：资料探勘及Pfizer公司的客户关系管理
Guest Lecture by Dr. Ira Haimowitz: Data Mining and CRM at Pfizer |
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关联规则(购物篮分析)
Association Rules (Market Basket Analysis)
(英文PDF)
(英文DOC)
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Han，Jiawei和Micheline Kamber。资料探勘：概念和技术。Morgan Kauffman Publishers，2001。例6.1（Figure 6.2）。ISBN：1-55860-489-8。
Han, Jiawei, and Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. 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
Recommendation Systems: Collaborative Filtering |
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John Elder IV博士的客座演讲：资料探勘的实际操作。
Guest Lecture by Dr. John Elder IV, Elder Research: The Practice of Data Mining |
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