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1.数据准备：特征提取、变换、分类特征的散列和一些自然语言处理方法
2.机器学习方法：实现了一些流行和高级的回归，分类和聚类算法
3.实用程序：统计方法，如描述性统计、卡方检验、线性代数、模型评估方法等
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