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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

 Data Integration  Data Reduction  Data Transformation Open Section

 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

 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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隐马尔科夫模型的定义 HMM模型的三个基本问题 EM算法 前向后向算法 鲍姆-韦尔奇算法 维比特算法