Clementine數(shù)據(jù)挖掘高級(jí)培訓(xùn)

內(nèi)容綱要：
第一講決策樹(shù)CART算法與應(yīng)用
第二講決策樹(shù)QUEST算法與應(yīng)用
第三講決策樹(shù)CHAID算法與應(yīng)用
第四講決策樹(shù)C5.0算法與應(yīng)用
第五講決策列表（Decision list）與應(yīng)用
第六講特征選取(Feature selection)與應(yīng)用
第七講二元分類(lèi)（Binary classifier）與應(yīng)用
第八講判別分析（Discriminant analysis)與應(yīng)用
第九講邏輯斯斯蒂克回歸(Logistic regression)與應(yīng)用
第十講廣義線性模型（GLM)與應(yīng)用
第十一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural network）與應(yīng)用
第十二講單純貝氏分類(lèi)器（Naive Bayes classifier）與應(yīng)用
第十三講支持向量機(jī)（SVM）與應(yīng)用
第十四講自學(xué)習(xí)響應(yīng)模型（SLRM)與應(yīng)用
第十五講生存分析Cox回歸與應(yīng)用
第十六講案例分析