只需: 3 个论坛币  马上下载

本附件包括：

• Arima(自回归整合移动平均）复杂时间序列模型.str
• 电信客户分类—多项Logistic回归模型.str
• 电信客户分类—判别式模型.str
• 电信客户流失—二项Logistic模型.str
• 二元分析器判断用户响应模型.str
• 非时间序列格式的日期型数据的标准化—重新结构化节点.str
• 分区节点和排序节点的运用.str
• 零售促销—C&RT决策树和神经网络模型.str
• 每个月重新训练模型—贝叶斯网络模型.str
• 欺诈屏蔽模型.str
• 区间型删失的生存数据—广义线性模型.str
• 市场购物篮分析—C5.str
• 数据处理—特征选择变量筛选与异常检验之异常观测量剔除.str
• 数字范围的目标值预测自动建模模型.str
• 特征选择模型节点筛选主要影响变量.str
• 向客户报价—自学响应模型（SLRM）.str
• 消费额度高的用户的判别模型.str
• 药物判别—用C5.0判别使用哪种药物.str
• 应用原有的时间序列模型例子.str
• 有线电视服务销售模型.str
• 预测促销目标客户的响应模型.str
• 预测贷款拖欠者—贝叶斯网络模型.str
• 预测宽带利用率—时间序列模型.str
• 指数平滑时间序列模型.str
• SPSS CLEMENTINE 12.0中文教程.chm