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1700497588 11 第9章 聚类分析的典型应用和技术小窍门 [:1700500509]
1700497589 11.1 9.1 聚类分析的典型应用场景 [:1700500537]
1700497590 11.2 9.2 主要聚类算法的分类 [:1700500555]
1700497591 11.2.1 9.2.1 划分方法 [:1700500560]
1700497592 11.2.2 9.2.2 层次方法 [:1700500572]
1700497593 11.2.3 9.2.3 基于密度的方法 [:1700500586]
1700497594 11.2.4 9.2.4 基于网格的方法 [:1700500594]
1700497595 11.3 9.3 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 [:1700500602]
1700497596 11.3.1 9.3.1 如何处理数据噪声和异常值 [:1700500607]
1700497597 11.3.2 9.3.2 数据标准化 [:1700500625]
1700497598 11.3.3 9.3.3 聚类变量的少而精 [:1700500642]
1700497599 11.4 9.4 聚类分析的扩展应用 [:1700500660]
1700497600 11.4.1 9.4.1 聚类的核心指标与非聚类的业务指标相辅相成 [:1700500665]
1700497601 11.4.2 9.4.2 数据的探索和清理工具 [:1700500679]
1700497602 11.4.3 9.4.3 个性化推荐的应用 [:1700500697]
1700497603 11.5 9.5 聚类分析在实际应用中的优势和缺点 [:1700500707]
1700497604 11.6 9.6 聚类分析结果的评价体系和评价指标 [:1700500733]
1700497605 11.6.1 9.6.1 业务专家的评估 [:1700500738]
1700497606 11.6.2 9.6.2 聚类技术上的评价指标 [:1700500750]
1700497607 11.7 9.7 一个典型的聚类分析课题的案例分享 [:1700500786]
1700497608 11.7.1 9.7.1 案例背景 [:1700500789]
1700497609 11.7.2 9.7.2 基本的数据摸底 [:1700500799]
1700497610 11.7.3 9.7.3 基于用户样本的聚类分析的初步结论 [:1700500813]
1700497611 12 第10章 预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门 [:1700500846]
1700497612 12.1 10.1 神经网络技术的实践应用和注意事项 [:1700500874]
1700497613 12.1.1 10.1.1 神经网络的原理和核心要素 [:1700500881]
1700497614 12.1.2 10.1.2 神经网络的应用优势 [:1700500924]
1700497615 12.1.3 10.1.3 神经网络技术的缺点和注意事项 [:1700500940]
1700497616 12.2 10.2 决策树技术的实践应用和注意事项 [:1700500960]
1700497617 12.2.1 10.2.1 决策树的原理和核心要素 [:1700500967]
1700497618 12.2.2 10.2.2 CHAID算法 [:1700500985]
1700497619 12.2.3 10.2.3 CART算法 [:1700501003]
1700497620 12.2.4 10.2.4 ID3算法 [:1700501011]
1700497621 12.2.5 10.2.5 决策树的应用优势 [:1700501019]
1700497622 12.2.6 10.2.6 决策树的缺点和注意事项 [:1700501043]
1700497623 12.3 10.3 逻辑回归技术的实践应用和注意事项 [:1700501061]
1700497624 12.3.1 10.3.1 逻辑回归的原理和核心要素 [:1700501066]
1700497625 12.3.2 10.3.2 回归中的变量筛选方法 [:1700501163]
1700497626 12.3.3 10.3.3 逻辑回归的应用优势 [:1700501177]
1700497627 12.3.4 10.3.4 逻辑回归应用中的注意事项 [:1700501185]
1700497628 12.4 10.4 多元线性回归技术的实践应用和注意事项 [:1700501201]
1700497629 12.4.1 10.4.1 线性回归的原理和核心要素 [:1700501214]
1700497630 12.4.2 10.4.2 线性回归的应用优势 [:1700501242]
1700497631 12.4.3 10.4.3 线性回归应用中的注意事项 [:1700501256]
1700497632 12.5 10.5 模型的过拟合及对策 [:1700501270]
1700497633 12.6 10.6 一个典型的预测响应模型的案例分享 [:1700501308]
1700497634 12.6.1 10.6.1 案例背景 [:1700501311]
1700497635 12.6.2 10.6.2 基本的数据摸底 [:1700501323]
1700497636 12.6.3 10.6.3 建模数据的抽取和清洗 [:1700501362]
1700497637 12.6.4 10.6.4 初步的相关性检验和共线性排查 [:1700501389]
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