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【No1272】商务数据分析机器学习视频教程

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  • TA的每日心情
    无聊
    2021-3-21 17:28
  • 签到天数: 13 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-3-17 13:06:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No1272】商务数据分析机器学习视频教程

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    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)
              (1.3.1)--机器学习算法地图.pdf
              [1.3.1]--机器学习常用算法.mp4

       {4}--机器学习常用算法(2)
              [1.4.1]--机器学习常用算法(2).mp4

       {5}--机器学习常见问题
              [1.5.1]--机器学习常见问题(1).mp4

       {6}--从事机器学习的准备
              [1.6.1]--从事机器学习的准备.mp4

       {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
              (2.10.1)--贝叶斯网络.pdf
              [2.10.1]--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
              [2.11.1]--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
              [2.12.1]--主分量分析和奇异值分解.mp4

       {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
              (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
              [2.5.1]--集成学习常用算法.mp4
              [2.5.2]--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
              [2.6.1]--支持向量机简介.mp4

       {7}--支持向量机原理
              [2.7.1]--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
              [2.8.1]--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
               [2.9.1]--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
              [3.1.1]--神经网络简介.mp4

       {2}--神经网络相关概念
              [3.2.1]--神经网络相关概念.mp4

       {3}--BP神经网络算法(1)
              [3.3.1]--BP神经网络算法(1).mp4

       {4}--BP神经网络算法(2)
              [3.4.1]--BP神经网络算法(2).mp4

        {5}--神经网络的应用
               (3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
               [3.5.1]--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
              [4.1.1]--聚类分析的概念.mp4

       {2}--聚类分析的度量
              [4.2.1]--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
              [4.3.1]--基于划分的方法(1).mp4

       {4}--基于划分的方法(2)
              [4.4.1]--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
              [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
              [4.6.1]--基于模型的聚类.mp4

        {7}--EM算法
               [4.7.1]--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
              [5.1.1]--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
              [5.2.1]--可视化分析方法.mp4

       {3}--在线教学的数据分析案例
               [5.3.1]--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
              [6.1.1]--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
              [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
              [7.1.1]--回归分析基础.mp4

       {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
           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
               [9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4

        {2}--分布式机器学习框架
               [9.2.1]--分布式机器学习框架.mp4

        {3}--并行决策树
               [9.3.1]--并行决策树.mp4

        {4}--并行k-均值算法
               [9.4.1]--并行k-均值算法.mp4

        {5}--并行多元线性回归模型
               [9.5.1]--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
               [9.6.1]--遗传算法基础.mp4

        {7}--遗传算法的过程
               [9.7.1]--遗传算法的过程.mp4

        {8}--遗传算法的应用
               (9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
               [9.8.1]--遗传算法的应用.mp4

        {9}--蜂群算法
                [9.9.1]--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
              [10.1.1]--推荐系统基础.mp4

       {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
              (10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf
              [10.3.1]--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
              [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
              [10.5.1]--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
              [10.6.1]--其他推荐方法.mp4

       {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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    该用户从未签到

    发表于 2021-3-18 08:27:34 | 显示全部楼层
    是我找了很久的资料,谢谢楼主
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-2-8 17:25
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    发表于 2021-3-21 01:40:44 | 显示全部楼层
    不错,下载看看
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    该用户从未签到

    发表于 2021-3-24 15:17:52 | 显示全部楼层
    好资料正是我想要的。
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2021-6-27 18:08
  • 签到天数: 10 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-3-27 17:07:56 | 显示全部楼层
    还是看不懂,复杂
    回复 支持 反对

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  • TA的每日心情
    无聊
    2021-7-23 15:54
  • 签到天数: 28 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2021-3-29 06:21:00 | 显示全部楼层
    前来围观,LZ好样的!
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    该用户从未签到

    发表于 2021-3-30 22:40:44 | 显示全部楼层
    谢谢楼主的无私奉献。
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    该用户从未签到

    发表于 2021-4-1 19:49:21 | 显示全部楼层
    支持!!!!!!
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    该用户从未签到

    发表于 2021-4-3 21:33:16 | 显示全部楼层
    很好,很值
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  • TA的每日心情

    2021-7-18 07:52
  • 签到天数: 41 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2021-4-5 19:56:21 | 显示全部楼层
    不错,下载看看
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