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数据预处理 第2篇：数据预处理（缺失值）
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数据预处理 第3篇：数据预处理（使用插补法处理缺失值）
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数据预处理 第4篇：数据预处理（sklearn 插补缺失值）
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数据预处理 第6篇：数据预处理（标准化、归一化、分类数据编码和离散化）
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数据处理
数据预处理 第1篇：探索数据
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认识数据
评估分类模型的指标：召回率、精确率、F1值
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数据挖掘 第二篇：基于距离评估数据的相似性和相异性
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评估回归模型的指标：MSE、RMSE、MAE、R2、偏差和方差
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分类模型 第1篇：分类模型概述
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线性模型 第1篇：线性模型概述
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数据挖掘 第五篇：分类（kNN）
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数据挖掘 第三篇：聚类的评估（簇数确定和轮廓系数）和可视化
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R数据挖掘
数据挖掘 第一篇：聚类分析（划分）
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数据分析 第五篇：异常值分析
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