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文件下载 | 文件名称:七月6月数据挖掘班 | 文件大小:13.63GB |
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教程目录:
├─ppt
│ 6月数据挖掘班第5课-数据与聚类0709.pdf
│ 6月数据挖掘班第7课--分类算法与应用.pdf
│ 6月数据挖掘班第8课--推荐系统.pdf
│ 6月机器学习班第4课--关联规则挖掘算法.pdf
│ 6月机器学习班第6课--海量高维数据与最近邻查找.pdf
│ 6月班第1课课件:数据挖掘基础.pdf
│ 6月班第3课课件:海量数据的分布式处理(新).pdf
│ 6月班第9课课件:海量高维数据与维度约减.pdf
│ 数据挖掘班第10课--PageRank.pdf
│
├─视频
│ 01.数据挖掘基础入门.mkv
│ 02.数据处理分析与可视化.mkv
│ 03.海量数据的分布式处理.mkv
│ 04.数据上的关联规则.mkv
│ 05.数据与聚类.mkv
│ 06.海量数据索引与近似最近邻.mkv
│ 07.数据分类与排序.mkv
│ 08.海量数据与推荐系统.mkv
│ 09.海量高维数据与维度约减.mkv
│ 10.海量网页搜索与PageRank.mkv
│
└─资料
│ 6月数据挖掘班第5课-数据与聚类0709.pdf
│ 6月数据挖掘班第7课--分类算法与应用.pdf
│ 6月数据挖掘班第8课--推荐系统.pdf
│ 6月机器学习班第4课--关联规则挖掘算法.pdf
│ 6月机器学习班第6课--海量高维数据与最近邻查找.pdf
│ 6月班第1课课件:数据挖掘基础.pdf
│ 6月班第3课代码与文件.rar
│ 6月班第3课课件:海量数据的分布式处理.pdf
│ 6月班第3课课件:海量数据的分布式处理(新).pdf
│ 6月班第9课课件:海量高维数据与维度约减(附代码).pdf
│ 6月班第9课课件:海量高维数据与维度约减.pdf
│ 6月班第9课课件:海量高维数据与维度约减(板书).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
│ 七月在线Android测试版0601.apk
│ 分布式机器学习架构初探.zip
│ 数据挖掘班第10课--PageRank.pdf
│ 数据挖掘班第7次课资料.zip
│ 机器学习中的数学班.psd
│ 第3课板书.pdf
│ 第5课数据与聚类资料打包.zip
│ 第一课实践:NumPy基础.ipynb
│ 第三课代码与文件(新).rar
│
└─SAS学习
│ 01SAS软件入门.ppt
│ 02SAS编程基础.ppt
│ 03数据导入.ppt
│ 04DATA步数据集操作.ppt
│ 05DATA步数据处理.ppt
│ 06常用函数.ppt
│ 07通用语句.ppt
│ 08变量输入输出格式.ppt
│ 09输出控制.ppt
│ 10数据管理.ppt
│ 11统计量计算.ppt
│ 12制表与绘图.ppt
│ 13SQL讲义.ppt
│ 14SQL过程编程.ppt
│ 15IML编程技术.ppt
│ 16宏编程技术.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题库.pdf
│ SASbiancheng.pdf
│ SAS编程技术教程-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
│ 信用风险评分卡研究_基于SAS的开发与实施.pdf
│ 朱世武SAS.rar
│ 金融计算与建模:理论、算法与SAS程序.pdf
│
└─SAS 视频
│ 01_SAS视频教程(初级).rar
│ 02_SAS视频教程(中级).rar
│ 03_SAS视频教程(高级).rar
│
├─01_SAS视频教程(初级)
│ ├─code
│ │
│ ├─sas初级文字教程
│ │ │ SAS培训班讲义.ppt
│ │ │ SAS培训班讲义Word版(与PPT版内容相同,方便打印使用).doc
│ │ │ SAS培训课白板.doc
│ │ │ 可选作业.doc
│ │ │ 格式-长度列表.doc
│ │ │
│ │ └─images
│ │ 数据分割.JPG
│ │ 数据维度.jpg
│ │
│ └─sas初级视频教程
│ 第01讲:SAS基本介绍.avi
│ 第02讲(续):SAS运行环境的界面介绍、第1个例子_P.avi
│ 第02讲:SAS的安装_P.avi
│ 第03讲:Insight模块_P.avi
│ 第04讲:SAS编程基本语法_P.avi
│ 第05讲 数据的导入与导出.avi
│ 第05讲(续) 数据的导入与导出.avi
│ 第06讲 Analyst模块.avi
│ 第06讲(续) Analyst模块.avi
│ 第07讲 SAS运算符及函数.avi
│ 第07讲(续1) SAS运算符及函数.avi
│ 第07讲(续2) SAS运算符及函数.avi
│ 第07讲(续3) SAS运算符及函数.avi
│ 第07讲(续4):DATA步信息语句_P.avi
│ 第08讲:Assist模块_P.avi
│ 第09讲:proc步语法详解_P.avi
│ 第10讲:使用SAS制作统计分析报表_P.avi
│ 第11讲:使用STAT模块进行统计分析介绍_P.avi
│ 第12讲:SAS中的宏语言_P.avi
│ 第13讲:Enterprise Miner 数据挖掘模块_P.avi
│ 第14讲:使用ETS模块对面板数据进行计量分析_P.avi
│
├─02_SAS视频教程(中级)
│ │ 中级视频01.avi
│ │ 中级视频02.avi
│ │ 中级视频03.avi
│ │ 中级视频04.avi
│ │ 中级视频05.avi
│ │ 中级视频06.avi
│ │ 中级视频07.avi
│ │ 中级视频08.avi
│ │ 中级视频09.avi
│ │ 中级视频10 .avi
│ │ 中级视频11.avi
│ │ 中级视频12.avi
│ │ 中级视频13.avi
│ │
│ ├─练习数据
│ │
│ └─讲义
│ HASH.ppt
│ SET_SET_MATCH.ppt
│ SET_SET_NOMATCH.ppt
│ SET_SET_RDONCE.ppt
│
└─03_SAS视频教程(高级)
│ 第01讲数据处理.rmvb
│ 第02讲双变量分析1.rmvb
│ 第03讲双变量分析2.rmvb
│ 第04讲方差分析1.rmvb
│ 第05讲方差分析2.rmvb
│ 第06讲回归分析1.rmvb
│ 第07讲回归分析2.rmvb
│ 第08讲回归分析3.rmvb
│ 第09讲逻辑回归1.rmvb
│ 第10讲逻辑回归2.rmvb
│ 第11讲逻辑回归3.rmvb
│ 第12讲逻辑回归4_连续变量压缩.rmvb
│ 第13讲逻辑回归5_变量筛选.rmvb
│ 第14讲逻辑回归6_模型开发.rmvb
│ 第15讲逻辑回归7_整个流程.rmvb
│ 第16讲逻辑回归8_模型验证.rmvb
│ 第17讲逻辑回归9_模型打分.rmvb
│ 第18讲逻辑回归.rmvb
│ 第19讲聚类分析.rmvb
│
└─sas
教程截图
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