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目录 1 实际问题分类 1.1 回归 1.2 分类 1.3 聚类 1.4 关联分析 2 常用工具 3 解决问题的流程 参考 1 实际问题分类 1.1 回归 应用： 销量预测，股市预测 方法：回归，决策树，随机森林 1.2 分类 方法： 树，逻辑回归， BN，SVM，KNN BN简单，粗暴，数据分布很均匀，NLP上效果好 SVM适用于中小型数据集 1.3 聚类 应用： 数据降维 蕨类结果作为监督学习

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