2019年11月机器学习（商务数据分析）,IT资源网
下载地址:加入VIP超值
**** Hidden Message *****
├─{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
││ --机器学习的初步认识.mp4
││
│├─{2}--机器学习过程
││ --机器学习过程.mp4
││
│├─{3}--机器学习常用算法（1）
││ (1.3.1)--机器学习算法地图.pdf
││ --机器学习常用算法.mp4
││
│├─{4}--机器学习常用算法（2）
││ --机器学习常用算法（2）.mp4
││
│├─{5}--机器学习常见问题
││ --机器学习常见问题（1）.mp4
││
│├─{6}--从事机器学习的准备
││ --从事机器学习的准备.mp4
││
│└─{7}--机器学习的常用应用领域
│ --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
││ (2.10.1)--贝叶斯网络.pdf
││ --贝叶斯网络模型.mp4
││
│├─{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
││ --贝叶斯网络的应用.mp4
││
│├─{12}--主分量分析和奇异值分解
││ (2.12.1)--主分量分析.pdf
││ --主分量分析和奇异值分解.mp4
││
│├─{13}--判别分析
││ --判别分析基础.mp4
││
│├─{1}--决策树概述
││ (2.1.1)--分类与决策树.pdf
││ --决策树算法.mp4
││
│├─{2}--ID3算法
││ --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
││ --C4.5算法和CART算法.mp4
││
│├─{4}--连续属性离散化、过拟合问题
││ --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
││ (2.5.1)--集成学习应用研究（选读）.pdf
││ (2.5.2)--GBDT等算法的补充.pdf
││ --集成学习常用算法.mp4
││ --GBDT梯度提升树算法.mp4
││
│├─{6}--支持向量机基本概念
││ (2.6.1)--支持向量机.pdf
││ --支持向量机简介.mp4
││
│├─{7}--支持向量机原理
││ --支持向量机原理.mp4
││
│├─{8}--支持向量机的应用
││ (2.8.1)--支持向量机应用研究（选读）.pdf
││ --支持向量机的应用.mp4
││
│└─{9}--朴素贝叶斯模型
│ (2.9.1)--贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf
│ --贝叶斯网络简介.mp4
│
├─{3}--第三单元神经网络基础
││
│├─{1}--神经网络简介
││ (3.1.1)--神经网络基础.pdf
││ --神经网络简介.mp4
││
│├─{2}--神经网络相关概念
││ --神经网络相关概念.mp4
││
│├─{3}--BP神经网络算法（1）
││ --BP神经网络算法（1）.mp4
││
│├─{4}--BP神经网络算法（2）
││ --BP神经网络算法（2）.mp4
││
│└─{5}--神经网络的应用
│ (3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
│ --神经网络的应用.mp4
│
├─{4}--第四单元聚类分析
││
│├─{1}--聚类分析的概念
││ (4.1.1)--聚类分析.pdf
││ --聚类分析的概念.mp4
││
│├─{2}--聚类分析的度量
││ --聚类分析的度量.mp4
││
│├─{3}--基于划分的方法（1）
││ (4.3.1)--聚类的个性化学习应用（选读）.pdf
││ --基于划分的方法（1）.mp4
││
│├─{4}--基于划分的方法（2）
││ --基于划分的方法（2）.mp4
││
│├─{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
││ (4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf
││ --基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
││
│├─{6}--基于模型的聚类
││ --基于模型的聚类.mp4
││
│└─{7}--EM算法
│ --EM聚类算法.mp4
│
├─{5}--第五单元可视化分析
││
│├─{1}--可视化分析基础
││ (5.1.1)--可视化基础.pdf
││ --可视化分析基础.mp4
││
│├─{2}--可视化分析方法
││ (5.2.1)--可视化的应用（选读）.pdf
││ --可视化分析方法.mp4
││
│└─{3}--在线教学的数据分析案例
│ --在线教学的数据分析.mp4
│
├─{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
││ --关联分析基本概念.mp4
││
│├─{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
││ --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
│ --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
││ --回归分析基础.mp4
││
│├─{2}--线性回归分析
││ (7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
││ --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
││ --文本分析简介.mp4
││
│├─{2}--文本分析基本概念
││ (8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf
││ --文本分析基本概念.mp4
││
│├─{3}--语言模型、向量空间模型
││ --语言模型、向量空间模型.mp4
││
│├─{4}--词法、分词、句法分析
││ --词法、分词、句法分析.mp4
││
│├─{5}--语义分析
││ --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
││ --文本分析应用.mp4
││
│├─{7}--知识图谱简介
││ (8.7.1)--知识图谱.pdf
││ --知识图谱概念.mp4
││
│├─{8}--知识图谱技术
││ --知识图谱技术.mp4
││
│└─{9}--知识图谱构建和应用
│ --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
│ │获取更多学习资源.url
│ │
│ ├─{1}--分布式机器学习基础
│ │ (9.1.1)--分布式机器学习.pdf
│ │ --分布式机器学习基础.mp4
│ │
│ ├─{2}--分布式机器学习框架
│ │ --分布式机器学习框架.mp4
│ │
│ ├─{3}--并行决策树
│ │ --并行决策树.mp4
│ │
│ ├─{4}--并行k-均值算法
│ │ --并行k-均值算法.mp4
│ │
│ ├─{5}--并行多元线性回归模型
│ │ --并行多元线性回归模型.mp4
│ │
│ ├─{6}--遗传算法基础
│ │ (9.6.1)--遗传算法.pdf
│ │ --遗传算法基础.mp4
│ │
│ ├─{7}--遗传算法的过程
│ │ --遗传算法的过程.mp4
│ │
│ ├─{8}--遗传算法的应用
│ │ (9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
│ │ --遗传算法的应用.mp4
│ │
│ └─{9}--蜂群算法
│ --蜂群算法.mp4
│
├─{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
││ --推荐系统基础.mp4
││
│├─{2}--推荐系统结构
││ --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
││ (10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf
││ --基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
││
│├─{4}--基于协同过滤的推荐算法
││ (10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf
││ --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
││ --基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐.mp4
││
│├─{6}--其他推荐方法
││ (10.6.1)--人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf
││ --其他推荐方法.mp4
││
│├─{7}--推荐结果的评测方法
││ --推荐结果的评测方法.mp4
││
│├─{8}--推荐结果的评测指标
││ --推荐结果的评测指标.mp4
││
│└─{9}--推荐系统常见问题
│ --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
││ --基于LSTM的股票预测.mp4
││
│├─{11}--图像定位与识别1
││ --目标检测.mp4
││
│├─{12}--图像定位于识别2
││ --目标检测算法.mp4
││
│├─{13}--强化学习
││ --加强学习简介.mp4
││
│├─{14}--生成对抗网络
││ --生成对抗网络基础.mp4
││
│├─{15}--迁移学习
││ --迁移学习基础.mp4
││
│├─{16}--对偶学习
││ --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
││ --卷积基本概念.mp4
││
│├─{2}--LeNet框架（1）
││ --LeNet框架（1）.mp4
││
│├─{3}--LeNet框架（2）
││ --LeNet框架（2）.mp4
││
│├─{4}--卷积基本单元
││ --卷积基本单元.mp4
││
│├─{5}--卷积神经网络训练
││ (11.5.1)--卷积笔记.pdf
││ --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
││ --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
││ --循环神经网络基础.mp4
││
│├─{8}--循环神经网络的训练和示例
││ --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
│ --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
│获取更多学习资源.url
│
└─{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
--实践驱动的机器学习教学.mp4
下载地址:
加入VIP超值
**** Hidden Message *****
页:
[1]