课程内容： 
一：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍
二：数据准备：导入、预处理、导出
三：数据挖掘模型和方法
四：K-Means 聚类与辨别分析
五：线性回归与逻辑回归
六：决策树与 神经网络
七：文本挖掘
八：WEB挖掘
九：协同过滤、推荐
十：时间序列分析
十一：离群点分析
十二：模型评估-交叉验证与模型优化化
十三：过程控制
十四：数据转换与执行命令

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