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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 03 Regression Analysis(Logistic Regression)
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 3.1 Learning Problems  3.2 The least square method (LSM)  3.3 Linear regression analysis  1 Simple Linear Regression  2 Multiple Regression  3 Understanding the Regression Output  4 Coefficient of Determination R2  5 Validating the Regression Model
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 Data Integration  Data Reduction  Data Transformation Open Section
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 2.1 Overview of data types  2.2 Review of Data pre-processing tools and platforms  2.3 Clean, storage and management of raw data  2.4 Collections of data analysis and data mining
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 1.1 What’s big data?  1.2 Overview of data analysis  1.3 Overview of data mining  1.4 Make requirement for different professional applications
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子降维算法
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子神经网络(Neural Network,NN)
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子支持向量机(support vector machine, SVM)
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子机器学习(量子K-means算法)
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