易明建模与数据挖掘
易明建模理解
学会数据挖掘做预测有多难？
不会编程也能做 AI 的神器
这款神器让 AI 只有 I 没有 A
搞 AI 建模预测都在用 Python，其实入门用 SPL 也不错
玩不起大模型，小模型也不错
人工智能中的“人工”
易明建模介绍
数据挖掘应用
怎样利用历史数据做商业预测
如何利用历史数据提高营销成功率
如何利用历史数据预测异常罕见现象
用 SPL 做数据挖掘建模预测
业内技术综述
Ymodel-Weka-Rapidminer 自动建模效果对比
几种自动建模产品使用体验
12 款自动建模工具
13 款轻量级桌面数据挖掘工具
十款好用的数据挖掘工具详细介绍
国内数据挖掘产品综述
什么是 Auto AI？
Google automl 适合小白使用吗？
对于预测分析，有哪些可以选择的自动化建模工具
数据挖掘知识
数据挖掘基本概念和过程
数据挖掘：数据探索和预处理方法
数据挖掘分类模型案例 _titanic 幸存者预测
数据挖掘 回归模型案例 _ 房价预测
数据预处理和模型评价例程
数据挖掘是什么？能解决什么问题？
数据挖掘建模需要什么样的数据？多大量？
完成一个预测建模项目一般需要多长时间？
制约数据挖掘业务的环节
建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？
为什么我基于开源包建的模型效果不好？
做人工智能为什么经常要学 python？
业内的人工智能培训课有多大用？
深度学习是怎么回事？有什么用？
为什么业务知识会严重影响建模效果？
批量自动建模有什么意义？
数据挖掘模型的衰减是什么意思？为什么要经常要重新建模？
预测模型是不是准确率越高越好？
