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1 双向交叉表.R		1 双向交叉表.R
10 关联规则的购物篮分析.R		10 关联规则的购物篮分析.R
11 K均值聚类——寻找数据的分组.R		11 K均值聚类——寻找数据的分组.R
1数据读取.py		1数据读取.py
2 使用最近邻分类（KNN算法实现）.R		2 使用最近邻分类（KNN算法实现）.R
2数据预处理(案例分析).py		2数据预处理(案例分析).py
2数据预处理.py		2数据预处理.py
3 朴素贝叶斯分类（概率学习）.R		3 朴素贝叶斯分类（概率学习）.R
3PCA-2.py		3PCA-2.py
3PCA.py		3PCA.py
3数据分析.py		3数据分析.py
4 决策树（分而治之）.R		4 决策树（分而治之）.R
4决策树Python.zip		4决策树Python.zip
4数据挖掘_KNN.py		4数据挖掘_KNN.py
4数据挖掘_NB.py		4数据挖掘_NB.py
5 理解分类规则（独立而治之）.R		5 理解分类规则（独立而治之）.R
5Apriori算法.py		5Apriori算法.py
5KNN_DT_NBayes.py		5KNN_DT_NBayes.py
5LR.py		5LR.py
5RF.py		5RF.py
6 预测数值型数据——回归方法.R		6 预测数值型数据——回归方法.R
7 理解回归树和模型树.R		7 理解回归树和模型树.R
8 神经网络——黑箱方法复杂.R		8 神经网络——黑箱方法复杂.R
9 支持向量机——黑箱方法复杂.R		9 支持向量机——黑箱方法复杂.R
README.md		README.md
ch10 主成分分析与因子分析.R		ch10 主成分分析与因子分析.R
ch11 典型相关分析和对应分析.R		ch11 典型相关分析和对应分析.R
ch12 判别分析与聚类分析.R		ch12 判别分析与聚类分析.R
ch13 时间序列分析.R		ch13 时间序列分析.R
ch14 R在金融数据分析中的应用.R		ch14 R在金融数据分析中的应用.R
ch15 R在数据预测中的应用.R		ch15 R在数据预测中的应用.R
ch2 数据的读取与存储.R		ch2 数据的读取与存储.R
ch3 数据预处理.R		ch3 数据预处理.R
ch4 数据的图形描述.R		ch4 数据的图形描述.R
ch5 数据的描述性分析.R		ch5 数据的描述性分析.R
ch6 参数估计.R		ch6 参数估计.R
ch7 假设检验.R		ch7 假设检验.R
ch8 方差分析与协方差分析.R		ch8 方差分析与协方差分析.R
ch9 回归分析.R		ch9 回归分析.R
深度学习降维技术tSNE算法Python实现.zip		深度学习降维技术tSNE算法Python实现.zip
附件4：作品展示2（数据质量分析报告）.pdf		附件4：作品展示2（数据质量分析报告）.pdf

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