七月6月数据挖掘班 - 教程宝盒网

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教程目錄：
├─ppt
│ 6月數據挖掘班第5課-數據與聚類0709.pdf
│ 6月數據挖掘班第7課--分類算法與應用.pdf
│ 6月數據挖掘班第8課--推薦系統.pdf
│ 6月機器學習班第4課--關聯規則挖掘算法.pdf
│ 6月機器學習班第6課--海量高維數據與最近鄰查找.pdf
│ 6月班第1課課件：數據挖掘基礎.pdf
│ 6月班第3課課件：海量數據的分布式處理（新）.pdf
│ 6月班第9課課件：海量高維數據與維度約減.pdf
│ 數據挖掘班第10課--PageRank.pdf
│
├─視頻
│ 01.數據挖掘基礎入門.mkv
│ 02.數據處理分析與可視化.mkv
│ 03.海量數據的分布式處理.mkv
│ 04.數據上的關聯規則.mkv
│ 05.數據與聚類.mkv
│ 06.海量數據索引與近似最近鄰.mkv
│ 07.數據分類與排序.mkv
│ 08.海量數據與推薦系統.mkv
│ 09.海量高維數據與維度約減.mkv
│ 10.海量網頁搜索與PageRank.mkv
│
└─資料
│ 6月數據挖掘班第5課-數據與聚類0709.pdf
│ 6月數據挖掘班第7課--分類算法與應用.pdf
│ 6月數據挖掘班第8課--推薦系統.pdf
│ 6月機器學習班第4課--關聯規則挖掘算法.pdf
│ 6月機器學習班第6課--海量高維數據與最近鄰查找.pdf
│ 6月班第1課課件：數據挖掘基礎.pdf
│ 6月班第3課代碼與文件.rar
│ 6月班第3課課件：海量數據的分布式處理.pdf
│ 6月班第3課課件：海量數據的分布式處理（新）.pdf
│ 6月班第9課課件：海量高維數據與維度約減(附代碼).pdf
│ 6月班第9課課件：海量高維數據與維度約減.pdf
│ 6月班第9課課件：海量高維數據與維度約減（闆書）.pdf
│ bank_user_background.data
│ Hands-onPythonTutorial.pdf
│ HLPA.pdf
│ index.txt
│ interview_suggestion.zip
│ julyedu_data_mining_Lesson7_handout_material.txt
│ Learning Python 5th Edition.pdf
│ Lesson_2_Data-Computation-Analysis-Visualization(1).zip
│ Lesson_2_Data-Computation-Analysis-Visualization.zip
│ LMeansTest.py
│ Mining_GitHub.ipynb
│ Movie_Recommendation_using_pyspark.py
│ my_apriori.py
│ pagerank_demo.zip
│ Reccomendation System Examples.ipynb
│ 七月在線Android測試版0601.apk
│ 分布式機器學習架構初探.zip
│ 數據挖掘班第10課--PageRank.pdf
│ 數據挖掘班第7次課資料.zip
│ 機器學習中的數學班.psd
│ 第3課闆書.pdf
│ 第5課數據與聚類資料打包.zip
│ 第一課實踐：NumPy基礎.ipynb
│ 第三課代碼與文件（新）.rar
│
└─SAS學習
│ 01SAS軟件入門.ppt
│ 02SAS編程基礎.ppt
│ 03數據導入.ppt
│ 04DATA步數據集操作.ppt
│ 05DATA步數據處理.ppt
│ 06常用函數.ppt
│ 07通用語句.ppt
│ 08變量輸入輸出格式.ppt
│ 09輸出控制.ppt
│ 10數據管理.ppt
│ 11統計量計算.ppt
│ 12制表與繪圖.ppt
│ 13SQL講義.ppt
│ 14SQL過程編程.ppt
│ 15IML編程技術.ppt
│ 16宏編程技術.ppt
│ Applied statistics and the SAS programming language.pdf
│ Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS (Second Edtion) .pdf
│ Data Mining Concepts and Techniques 3rd Edition.pdf
│ Discovering Statistics Using Sas.pdf
│ Fun_base_formatted.xls
│ How to read a book.pdf
│ learning SAS by example.pdf
│ PROC SQL by Example Using SQL within SAS.pdf
│ SAS Certification Prep Guide-Advanced Programming for SAS9.pdf
│ SAS Certification Prep Guide-Base Programming for SAS 3rd edition.pdf
│ SAS Macro Programming Made Easy.pdf
│ SAS OnlineTutor 9.1 Advanced Programming.pdf
│ SAS 心得.doc
│ SAS.Publishing.Codys.Data.Cleaning.Techniques.Using.SAS_netbks.com.pdf
│ SASBASE題庫.pdf
│ SASbiancheng.pdf
│ SAS編程技術教程-朱世武.pdf
│ statistics-for-business-and-economics__1_.pdf
│ The Elements of Statistical Learning - 2nd edition.pdf
│ The+Little+SAS+Book+中文版.pdf
│ 信用風險評分卡研究_基于SAS的開發與實施.pdf
│ 朱世武SAS.rar
│ 金融計算與建模：理論、算法與SAS程序.pdf
│
└─SAS 視頻
│ 01_SAS視頻教程（初級）.rar
│ 02_SAS視頻教程（中級）.rar
│ 03_SAS視頻教程（高級）.rar
│
├─01_SAS視頻教程（初級）
│ ├─code
│ │
│ ├─sas初級文字教程
│ │ │ SAS培訓班講義.ppt
│ │ │ SAS培訓班講義Word版（與PPT版内容相同，方便打印使用）.doc
│ │ │ SAS培訓課白闆.doc
│ │ │ 可選作業.doc
│ │ │ 格式-長度列表.doc
│ │ │
│ │ └─images
│ │ 數據分割.JPG
│ │ 數據維度.jpg
│ │
│ └─sas初級視頻教程
│ 第01講：SAS基本介紹.avi
│ 第02講(續)：SAS運行環境的界面介紹、第1個例子_P.avi
│ 第02講：SAS的安裝_P.avi
│ 第03講：Insight模塊_P.avi
│ 第04講：SAS編程基本語法_P.avi
│ 第05講數據的導入與導出.avi
│ 第05講(續) 數據的導入與導出.avi
│ 第06講 Analyst模塊.avi
│ 第06講(續) Analyst模塊.avi
│ 第07講 SAS運算符及函數.avi
│ 第07講(續1) SAS運算符及函數.avi
│ 第07講(續2) SAS運算符及函數.avi
│ 第07講(續3) SAS運算符及函數.avi
│ 第07講(續4)：DATA步信息語句_P.avi
│ 第08講：Assist模塊_P.avi
│ 第09講：proc步語法詳解_P.avi
│ 第10講：使用SAS制作統計分析報表_P.avi
│ 第11講：使用STAT模塊進行統計分析介紹_P.avi
│ 第12講：SAS中的宏語言_P.avi
│ 第13講：Enterprise Miner 數據挖掘模塊_P.avi
│ 第14講：使用ETS模塊對面闆數據進行計量分析_P.avi
│
├─02_SAS視頻教程（中級）
│ │ 中級視頻01.avi
│ │ 中級視頻02.avi
│ │ 中級視頻03.avi
│ │ 中級視頻04.avi
│ │ 中級視頻05.avi
│ │ 中級視頻06.avi
│ │ 中級視頻07.avi
│ │ 中級視頻08.avi
│ │ 中級視頻09.avi
│ │ 中級視頻10 .avi
│ │ 中級視頻11.avi
│ │ 中級視頻12.avi
│ │ 中級視頻13.avi
│ │
│ ├─練習數據
│ │
│ └─講義
│ HASH.ppt
│ SET_SET_MATCH.ppt
│ SET_SET_NOMATCH.ppt
│ SET_SET_RDONCE.ppt
│
└─03_SAS視頻教程（高級）
│ 第01講數據處理.rmvb
│ 第02講雙變量分析1.rmvb
│ 第03講雙變量分析2.rmvb
│ 第04講方差分析1.rmvb
│ 第05講方差分析2.rmvb
│ 第06講回歸分析1.rmvb
│ 第07講回歸分析2.rmvb
│ 第08講回歸分析3.rmvb
│ 第09講邏輯回歸1.rmvb
│ 第10講邏輯回歸2.rmvb
│ 第11講邏輯回歸3.rmvb
│ 第12講邏輯回歸4_連續變量壓縮.rmvb
│ 第13講邏輯回歸5_變量篩選.rmvb
│ 第14講邏輯回歸6_模型開發.rmvb
│ 第15講邏輯回歸7_整個流程.rmvb
│ 第16講邏輯回歸8_模型驗證.rmvb
│ 第17講邏輯回歸9_模型打分.rmvb
│ 第18講邏輯回歸.rmvb
│ 第19講聚類分析.rmvb
│
└─sas