TA的每日心情 | 开心
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签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
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商务数据分析机器学习视频教程
资源描述及截图：
{1}--第一单元机器学习概论
{1}--机器学习简介
(1.1.1)--机器学习简介.pdf
[1.1.1]--机器学习的初步认识.mp4
{2}--机器学习过程
[1.2.1]--机器学习过程.mp4
{3}--机器学习常用算法（1）
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[1.3.1]--机器学习常用算法.mp4
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[1.5.1]--机器学习常见问题（1）.mp4
{6}--从事机器学习的准备
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{7}--机器学习的常用应用领域
[1.7.1]--机器学习常用领域.mp4
{2}--第二单元分类算法
{10}--贝叶斯网络模型算法
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{11}--贝叶斯网络的应用
(2.11.1)--贝叶斯网络的应用研究（选读）.pdf
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{12}--主分量分析和奇异值分解
(2.12.1)--主分量分析.pdf
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{13}--判别分析
[2.13.1]--判别分析基础.mp4
{1}--决策树概述
(2.1.1)--分类与决策树.pdf
[2.1.1]--决策树算法.mp4
{2}--ID3算法
[2.2.1]--ID3算法.mp4
{3}--C4.5算法和CART算法
(2.3.1)--决策树应用研究（选读）.pdf
[2.3.1]--C4.5算法和CART算法.mp4
{4}--连续属性离散化、过拟合问题
[2.4.1]--连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
{5}--集成学习2
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[2.5.2]--GBDT梯度提升树算法.mp4
{6}--支持向量机基本概念
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{7}--支持向量机原理
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{8}--支持向量机的应用
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{9}--朴素贝叶斯模型
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{3}--第三单元神经网络基础
{1}--神经网络简介
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{2}--神经网络相关概念
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{3}--BP神经网络算法（1）
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{4}--BP神经网络算法（2）
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{5}--神经网络的应用
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{4}--第四单元聚类分析
{1}--聚类分析的概念
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{2}--聚类分析的度量
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{3}--基于划分的方法（1）
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{4}--基于划分的方法（2）
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{5}--基于密度聚类和基于层次聚类
(4.5.1)--聚类的社交网络应用（选读）.pdf
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[4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
{6}--基于模型的聚类
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{7}--EM算法
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{5}--第五单元可视化分析
{1}--可视化分析基础
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{2}--可视化分析方法
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{3}--在线教学的数据分析案例
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{6}--第六单元关联分析
{1}--关联分析基本概念
(6.1.1)--关联分析.pdf
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{2}--Apriori算法
(6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf
[6.2.1]--Apriori算法.mp4
{3}--关联规则应用
(6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf
[6.3.1]--关联规则应用.mp4
{7}--第七单元回归分析
{1}--回归分析基础
(7.1.1)--回归分析.pdf
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{2}--线性回归分析
(7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
[7.2.1]--线性回归分析.mp4
{3}--非线性回归分析
ts_downloads.txt
{8}--第八单元文本分析
{1}--文本分析简介
(8.1.1)--文本分析基础.pdf
[8.1.1]--文本分析简介.mp4
{2}--文本分析基本概念
(8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf
[8.2.1]--文本分析基本概念.mp4
{3}--语言模型、向量空间模型
[8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4
{4}--词法、分词、句法分析
[8.4.1]--词法、分词、句法分析.mp4
{5}--语义分析
[8.5.1]--语义分析.mp4
{6}--文本分析应用
(8.6.1)--文本分析应用案例（选读）.pdf
(8.6.2)--Usingtextminingandsentimentanaly.pdf
[8.6.1]--文本分析应用.mp4
{7}--知识图谱简介
(8.7.1)--知识图谱.pdf
[8.7.1]--知识图谱概念.mp4
{8}--知识图谱技术
[8.8.1]--知识图谱技术.mp4
{9}--知识图谱构建和应用
[8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp4
{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法
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{2}--分布式机器学习框架
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{3}--并行决策树
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{4}--并行k-均值算法
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{5}--并行多元线性回归模型
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{6}--遗传算法基础
(9.6.1)--遗传算法.pdf
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{7}--遗传算法的过程
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{8}--遗传算法的应用
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{9}--蜂群算法
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{10}--第十单元电子推荐系统
{1}--推荐系统基础:
(10.1.1)--推荐技术.pdf
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{2}--推荐系统结构
[10.2.1]--推荐系统结构.mp4
{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
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{4}--基于协同过滤的推荐算法
(10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf
[10.4.1]--基于协同过滤的推荐算法.mp4
{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
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{6}--其他推荐方法:
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{7}--推荐结果的评测方法
[10.7.1]--推荐结果的评测方法.mp4
{8}--推荐结果的评测指标
[10.8.1]--推荐结果的评测指标.mp4
{9}--推荐系统常见问题
[10.9.1]--推荐系统常见问题.mp4
{11}--第十一单元深度学习
{10}--基于LSTM的股票预测
[11.10.1]--基于LSTM的股票预测.mp4
{11}--图像定位与识别
[11.11.1]--目标检测.mp4
{12}--图像定位于识别
[11.12.1]--目标检测算法.mp4
{13}--强化学习
[11.13.1]--加强学习简介.mp4
{14}--生成对抗网络
[11.14.1]--生成对抗网络基础.mp4
{15}--迁移学习
[11.15.1]--迁移学习基础.mp4
{16}--对偶学习
[11.16.1]--对偶学习基础.mp4
{17}--深度学习复习
{1}--卷积基本概念
(11.1.1)--卷积神经网络.pdf
[11.1.1]--卷积基本概念.mp4
{2}--LeNet框架（1）
[11.2.1]--LeNet框架（1）.mp4
{3}--LeNet框架（2）
[11.3.1]--LeNet框架（2）.mp4
{4}--卷积基本单元
[11.4.1]--卷积基本单元.mp4
{5}--卷积神经网络训练
(11.5.1)--卷积笔记.pdf
[11.5.1]--卷积神经网络训练.mp4
{6}--基于卷积的股票预测
(11.6.1)--股票预测.pdf
[11.6.1]--基于卷积的股票预测.mp4
{7}--循环神经网络RNN基础
(11.7.1)--循环神经网络.pdf
[11.7.1]--循环神经网络基础.mp4
{8}--循环神经网络的训练和示例
[11.8.1]--循环神经网络的训练和示例.mp4
{9}--长短期记忆网络LSTM
(11.9.1)--ConvolutionalLSTMNetwork（选读）.pdf
[11.9.1]--长短期记忆网络.mp4
{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨
{1}--课程教学方法研讨
(12.1.1)--突破知识型教学走向实践.pdf
(12.1.2)--数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
(12.1.3)--基于项目实践的机器学习课程改革.pdf
[12.1.1]--实践驱动的机器学习教学.mp4
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发表于 2021-3-20 18:01:30
发表于 2021-3-21 15:50:17
