k近邻、决策树、随机森林是常用的回归和分类算法。 k近邻：根据数据的相似度对新数据进行预测。 决策树：使用一组规则将数据分类或预测数值。 随机森林：通过组合多个决策树来提高准确性。

洞悉未来，驱动决策：预测型数据分析实战 本课程深入浅出地讲解如何运用 RapidMiner 解决实际商业问题。课程涵盖预测模型构建、数据预处理技巧以及模型评估与优化等核心内容，帮助学员掌握将数据转化为可执行商业策略的能力。 课程亮点： 以实战为导向，结合真实案例，演示如何利用 RapidMiner 进行预测分析。 涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与调优等关键步骤。 注重实践操作，帮助学员快速上手并应用到实际工作中。 适用人群： 数据分析师 商业分析师 对数据分析和预测模型感兴趣的学生和职场人士 学习目标： 掌握 RapidMiner 的基本操作和功能。 理解预测型数据分析的基本原理

决策树、随机森林、K 近邻这些经典的机器学习算法，用起来其实一点也不复杂，尤其是在做预测型数据时，真的是蛮实用的。4-9 的这个课件讲得比较系统，逻辑也清晰，不仅有理论，还有实际案例，适合你边看边练。像k 近邻适合做用户画像，决策树就挺适合可视化展示业务规则，而随机森林对抗过拟合表现还不错。资源里还贴心附上了不少相关链接，想深入研究或者找源码练手的，基本都能找到，比如那个 MATLAB 源码包，或者WEKA的可视化教程，都是不错的补充资料。哦对了，如果你打算在Java或者Spark上做点集成，资源里也有相关实现，直接上手会更快。如果你刚接触这些算法，建议先跑一遍决策树，比较好理解。

预测型数据分析实战：Scikit-learn 数据挖掘建模 本课件将带您深入了解预测型数据分析，并使用 Scikit-learn 工具进行数据挖掘建模的全过程。 主要内容 预测型数据分析概述 Scikit-learn 简介及其功能 数据预处理技巧 常用预测模型介绍： 线性回归 逻辑回归 决策树 支持向量机 集成学习 模型评估与优化 案例实战：利用 Scikit-learn 构建预测模型 通过本课件的学习，您将能够： 理解预测型数据分析的基本概念和流程 掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法 提升数据分析和预测能力

特征选择的思路逻辑清晰，内容比较接地气，拿来做模型调优刚刚好。讲的是用几种常见的特征选择方法（比如皮尔逊、信息增益、L1 正则）来提高预测模型的表现，重点是实战，配合案例走一遍你就明白了。.html文件里结构清爽，没有多余装饰，响应也快，用浏览器直接打开就行，学习或回顾都方便。适合你刚接触预测性或者做模型老是不收敛、效果差的情况，看看是不是特征选得不太对。相关的东西也可以顺手看看，像特征选择节点模型页签解析，还有Python 数据数据选择与运算指南，都挺有的。如果你用的是Python或Excel做，这些资料参考价值都蛮高，尤其是要写 PPT 汇报、建模型那种时候，思路更清楚。建议你配合自己的数

分类回归的案例包挺全，特征工程和模型评估也都带上了，省心又实用。嗯，用R 语言跑数据，还真是轻松点。你要是想快速跑个线性回归或者搞搞特征选择，这资源还不错。 里面的回归例子比较接地气，比如预测销量、客户评分啥的，用起来就有感觉。哦，还有KNN、WEKA这些也都带了，适合做对比实验。 评估模型性能的部分也蛮实用，像NRI、限制性立方样条图绘制教程都挺详细，写报告的时候直接拿来就行。如果你还想再扩展，可以看看R 语言特征选择优化方法和特征工程实战指南，思路会更清楚。 建议先解压R 语言数据实例（分类-回归-特征工程-评估模型性能）.zip跑一遍，再结合线性回归模型评估与优化这些相关文章调调参数，效

在数据分析中，表格分类是一项基础且关键的工作。

生存的数学模型和预测技术，挺适合做长期趋势研究的。是在医疗、保险这种对时间敏感的行业，数据一大堆、变量还乱七八糟，用点靠谱的模型来跑一跑，效率高、结果也直观。你要是熟悉点编程，用像 R 或 Python 来搭建框架也不难，像 Cox 模型 或 Kaplan-Meier 方法都比较常用，响应快、代码也不复杂。

技术进步推动了空间建模在预测空间过程和结果方面的应用。空间分析领域的研究已经取得了显著进展。线性回归作为计量地理学的核心技术，引入了统计分析方法，如相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。然而，对于空间模式、空间过程和空间相互作用等理论和方法的介绍仍然有限，这一点受到了批评。