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资源简介：
1.包括算法的基本方法：推理基础规则、统计模型、分治（构建决策树）、covering 算法、挖掘关联规则、线性模型（包括线性回归和分类）、聚类。2.Credibility（评估）3.实践：真正的机器学习模式4.转化：将输入和输出工程化
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1.包括算法的基本方法：推理基础规则、统计模型、分治（构建决策树）、covering 算法、挖掘关联规则、线性模型（包括线性回归和分类）、聚类。2.Credibility（评估）3.实践：真正的机器学习模式4.转化：将输入和输出工程化
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