2020商务数据分析与应用教程 商务数据分析教程 商务数据分析流程

作者: admin 分类: 机器学习和人工智能教程合集 发布时间: 2020-01-07 01:14

 ┣━━{1}–第一单元机器学习概论 [1.1G]

      ┃    ┣━━{1}–机器学习简介 [172.4M]

      ┃    ┃    ┣━━(1.1.1)–机器学习简介.pdf [4.5M]

      ┃    ┃    ┗━━[1.1.1]–机器学习的初步认识.mp4 [167.9M]

      ┃    ┣━━{2}–机器学习过程 [116M]

      ┃    ┃    ┗━━[1.2.1]–机器学习过程.mp4 [116M]

      ┃    ┣━━{3}–机器学习常用算法(1) [196.3M]

      ┃    ┃    ┣━━(1.3.1)–机器学习算法地图.pdf [453.3K]

      ┃    ┃    ┗━━[1.3.1]–机器学习常用算法.mp4 [195.8M]

      ┃    ┣━━{4}–机器学习常用算法(2) [183.2M]

      ┃    ┃    ┗━━[1.4.1]–机器学习常用算法(2).mp4 [183.2M]

      ┃    ┣━━{5}–机器学习常见问题 [157.1M]

      ┃    ┃    ┗━━[1.5.1]–机器学习常见问题(1).mp4 [157.1M]

      ┃    ┣━━{6}–从事机器学习的准备 [116.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[1.6.1]–从事机器学习的准备.mp4 [116.3M]

      ┃    ┗━━{7}–机器学习的常用应用领域 [149.2M]

      ┃          ┗━━[1.7.1]–机器学习常用领域.mp4 [149.2M]

      ┣━━{3}–第三单元神经网络基础 [1.2G]

      ┃    ┣━━{1}–神经网络简介 [111M]

      ┃    ┃    ┣━━(3.1.1)–神经网络基础.pdf [1.5M]

      ┃    ┃    ┗━━[3.1.1]–神经网络简介.mp4 [109.6M]

      ┃    ┣━━{2}–神经网络相关概念 [698.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[3.2.1]–神经网络相关概念.mp4 [698.3M]

      ┃    ┣━━{3}–BP神经网络算法(1) [141.7M]

      ┃    ┃    ┗━━[3.3.1]–BP神经网络算法(1).mp4 [141.7M]

      ┃    ┣━━{4}–BP神经网络算法(2) [161.8M]

      ┃    ┃    ┗━━[3.4.1]–BP神经网络算法(2).mp4 [161.8M]

      ┃    ┗━━{5}–神经网络的应用 [94.4M]

      ┃          ┣━━(3.5.1)–imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf [1.2M]

      ┃          ┗━━[3.5.1]–神经网络的应用.mp4 [93.2M]

      ┣━━{2}–第二单元分类算法 [3.9G]

      ┃    ┣━━{10}–贝叶斯网络模型算法 [159.1M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.10.1)–贝叶斯网络.pdf [577.9K]

      ┃    ┃    ┗━━[2.10.1]–贝叶斯网络模型.mp4 [158.5M]

      ┃    ┣━━{9}–朴素贝叶斯模型 [259.8M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.9.1)–贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf [625.1K]

      ┃    ┃    ┗━━[2.9.1]–贝叶斯网络简介.mp4 [259.2M]

      ┃    ┣━━{12}–主分量分析和奇异值分解 [142.7M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.12.1)–主分量分析.pdf [823.2K]

      ┃    ┃    ┗━━[2.12.1]–主分量分析和奇异值分解.mp4 [141.9M]

      ┃    ┣━━{13}–判别分析 [147.7M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.13.1]–判别分析基础.mp4 [147.7M]

      ┃    ┣━━{1}–决策树概述 [435M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.1.1)–分类与决策树.pdf [1.4M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.1.1]–决策树算法.mp4 [433.6M]

      ┃    ┣━━{2}–ID3算法 [246.4M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.2.1]–ID3算法.mp4 [246.4M]

      ┃    ┣━━{11}–贝叶斯网络的应用 [184.1M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.11.1)–贝叶斯网络的应用研究(选读).pdf [3M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.11.1]–贝叶斯网络的应用.mp4 [181M]

      ┃    ┣━━{4}–连续属性离散化、过拟合问题 [697.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.4.1]–连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4 [697.3M]

      ┃    ┣━━{5}–集成学习 [494.2M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.5.1)–集成学习应用研究(选读).pdf [418.2K]

      ┃    ┃    ┣━━(2.5.2)–GBDT等算法的补充.pdf [1M]

      ┃    ┃    ┣━━[2.5.1]–集成学习常用算法.mp4 [376.1M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.5.2]–GBDT梯度提升树算法.mp4 [116.7M]

      ┃    ┣━━{6}–支持向量机基本概念 [416.9M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.6.1)–支持向量机.pdf [1.1M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.6.1]–支持向量机简介.mp4 [415.7M]

      ┃    ┣━━{7}–支持向量机原理 [196.9M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.7.1]–支持向量机原理.mp4 [196.9M]

      ┃    ┣━━{8}–支持向量机的应用 [205.1M]

      ┃    ┃    ┣━━(2.8.1)–支持向量机应用研究(选读).pdf [4.8M]

      ┃    ┃    ┗━━[2.8.1]–支持向量机的应用.mp4 [200.3M]

      ┃    ┗━━{3}–C4.5算法和CART算法 [379.7M]

      ┃          ┣━━(2.3.1)–决策树应用研究(选读).pdf [305.4K]

      ┃          ┗━━[2.3.1]–C4.5算法和CART算法.mp4 [379.4M]

      ┣━━{4}–第四单元聚类分析 [1.2G]

      ┃    ┣━━{1}–聚类分析的概念 [82.8M]

      ┃    ┃    ┣━━(4.1.1)–聚类分析.pdf [1.2M]

      ┃    ┃    ┗━━[4.1.1]–聚类分析的概念.mp4 [81.7M]

      ┃    ┣━━{2}–聚类分析的度量 [164.9M]

      ┃    ┃    ┗━━[4.2.1]–聚类分析的度量.mp4 [164.9M]

      ┃    ┣━━{3}–基于划分的方法(1) [458.9M]

      ┃    ┃    ┣━━(4.3.1)–聚类的个性化学习应用(选读).pdf [439.6K]

      ┃    ┃    ┗━━[4.3.1]–基于划分的方法(1).mp4 [458.5M]

      ┃    ┣━━{4}–基于划分的方法(2) [126.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[4.4.1]–基于划分的方法(2).mp4 [126.3M]

      ┃    ┣━━{5}–基于密度聚类和基于层次聚类 [178M]

      ┃    ┃    ┣━━(4.5.1)–聚类的社交网络应用(选读).pdf [3.2M]

      ┃    ┃    ┣━━(4.5.2)–Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf [2.9M]

      ┃    ┃    ┗━━[4.5.1]–基于密度聚类和基于层次聚类.mp4 [172M]

      ┃    ┣━━{6}–基于模型的聚类 [173.1M]

      ┃    ┃    ┗━━[4.6.1]–基于模型的聚类.mp4 [173.1M]

      ┃    ┗━━{7}–EM算法 [92.7M]

      ┃          ┗━━[4.7.1]–EM聚类算法.mp4 [92.7M]

      ┣━━{5}–第五单元可视化分析 [893.5M]

      ┃    ┣━━{1}–可视化分析基础 [111.1M]

      ┃    ┃    ┣━━(5.1.1)–可视化基础.pdf [811.3K]

      ┃    ┃    ┗━━[5.1.1]–可视化分析基础.mp4 [110.3M]

      ┃    ┣━━{2}–可视化分析方法 [167.7M]

      ┃    ┃    ┣━━(5.2.1)–可视化的应用(选读).pdf [2.8M]

      ┃    ┃    ┗━━[5.2.1]–可视化分析方法.mp4 [164.9M]

      ┃    ┗━━{3}–在线教学的数据分析案例 [614.6M]

      ┃          ┗━━[5.3.1]–在线教学的数据分析.mp4 [614.6M]

      ┣━━{7}–第七单元回归分析 [418.6M]

      ┃    ┣━━{1}–回归分析基础 [200M]

      ┃    ┃    ┣━━(7.1.1)–回归分析.pdf [2.4M]

      ┃    ┃    ┗━━[7.1.1]–回归分析基础.mp4 [197.6M]

      ┃    ┣━━{2}–线性回归分析 [218.5M]

      ┃    ┃    ┣━━(7.2.1)–ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf [1.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[7.2.1]–线性回归分析.mp4 [217.2M]

      ┃    ┗━━{3}–非线性回归分析 [78.6K]

      ┃          ┗━━ts_downloads.txt [78.6K]

      ┣━━{12}–第十二单元面向实践的机器学习课程研讨 [260.8M]

      ┃    ┗━━{1}–课程教学方法研讨 [260.8M]

      ┃          ┣━━(12.1.1)–突破知识型教学走向实践.pdf [3M]

      ┃          ┣━━(12.1.2)–数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf [1.1M]

      ┃          ┣━━(12.1.3)–基于项目实践的机器学习课程改革.pdf [1M]

      ┃          ┗━━[12.1.1]–实践驱动的机器学习教学.mp4 [255.7M]

      ┣━━{8}–第八单元文本分析 [1.6G]

      ┃    ┣━━{1}–文本分析简介 [104.6M]

      ┃    ┃    ┣━━(8.1.1)–文本分析基础.pdf [927.3K]

      ┃    ┃    ┗━━[8.1.1]–文本分析简介.mp4 [103.6M]

      ┃    ┣━━{2}–文本分析基本概念 [199.7M]

      ┃    ┃    ┣━━(8.2.1)–Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf [1.4M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.2.1]–文本分析基本概念.mp4 [198.3M]

      ┃    ┣━━{3}–语言模型、向量空间模型 [160.9M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.3.1]–语言模型、向量空间模型.mp4 [160.9M]

      ┃    ┣━━{4}–词法、分词、句法分析 [167.8M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.4.1]–词法、分词、句法分析.mp4 [167.8M]

      ┃    ┣━━{5}–语义分析 [58.5M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.5.1]–语义分析.mp4 [58.5M]

      ┃    ┣━━{6}–文本分析应用 [205.3M]

      ┃    ┃    ┣━━(8.6.1)–文本分析应用案例(选读).pdf [374.5K]

      ┃    ┃    ┣━━(8.6.2)–Usingtextminingandsentimentanaly.pdf [2.2M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.6.1]–文本分析应用.mp4 [202.7M]

      ┃    ┣━━{7}–知识图谱简介 [181.1M]

      ┃    ┃    ┣━━(8.7.1)–知识图谱.pdf [1.1M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.7.1]–知识图谱概念.mp4 [180.1M]

      ┃    ┣━━{8}–知识图谱技术 [173.9M]

      ┃    ┃    ┗━━[8.8.1]–知识图谱技术.mp4 [173.9M]

      ┃    ┗━━{9}–知识图谱构建和应用 [358.6M]

      ┃          ┗━━[8.9.1]–知识图谱构建和应用.mp4 [358.6M]

      ┣━━{10}–第十单元电子推荐系统 [1.6G]

      ┃    ┣━━{1}–推荐系统基础 [212M]

      ┃    ┃    ┣━━(10.1.1)–推荐技术.pdf [1M]

      ┃    ┃    ┗━━[10.1.1]–推荐系统基础.mp4 [211M]

      ┃    ┣━━{2}–推荐系统结构 [48.1M]

      ┃    ┃    ┗━━[10.2.1]–推荐系统结构.mp4 [48.1M]

      ┃    ┣━━{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐 [105.5M]

      ┃    ┃    ┣━━(10.3.1)–location-awarerecommendersystemf.pdf [764.9K]

      ┃    ┃    ┗━━[10.3.1]–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4 [104.8M]

      ┃    ┣━━{4}–基于协同过滤的推荐算法 [111M]

      ┃    ┃    ┣━━(10.4.1)–personalizedrecommenderforcosmet.pdf [251.5K]

      ┃    ┃    ┗━━[10.4.1]–基于协同过滤的推荐算法.mp4 [110.7M]

      ┃    ┣━━{5}–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐 [110M]

      ┃    ┃    ┗━━[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 [110M]

      ┃    ┣━━{6}–其他推荐方法 [99.4M]

      ┃    ┃    ┣━━(10.6.1)–人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf [3.8M]

      ┃    ┃    ┗━━[10.6.1]–其他推荐方法.mp4 [95.6M]

      ┃    ┣━━{7}–推荐结果的评测方法 [145.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[10.7.1]–推荐结果的评测方法.mp4 [145.3M]

      ┃    ┣━━{8}–推荐结果的评测指标 [672.5M]

      ┃    ┃    ┗━━[10.8.1]–推荐结果的评测指标.mp4 [672.5M]

      ┃    ┗━━{9}–推荐系统常见问题 [83.8M]

      ┃          ┗━━[10.9.1]–推荐系统常见问题.mp4 [83.8M]

      ┣━━{9}–第九单元分布式机器学习、遗传算法 [1.5G]

      ┃    ┣━━{1}–分布式机器学习基础 [462.3M]

      ┃    ┃    ┣━━(9.1.1)–分布式机器学习.pdf [1.2M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.1.1]–分布式机器学习基础.mp4 [461.2M]

      ┃    ┣━━{2}–分布式机器学习框架 [94.2M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.2.1]–分布式机器学习框架.mp4 [94.2M]

      ┃    ┣━━{3}–并行决策树 [83.5M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.3.1]–并行决策树.mp4 [83.5M]

      ┃    ┣━━{4}–并行k-均值算法 [101.7M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.4.1]–并行k-均值算法.mp4 [101.7M]

      ┃    ┣━━{5}–并行多元线性回归模型 [90.4M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.5.1]–并行多元线性回归模型.mp4 [90.4M]

      ┃    ┣━━{6}–遗传算法基础 [188.4M]

      ┃    ┃    ┣━━(9.6.1)–遗传算法.pdf [436K]

      ┃    ┃    ┗━━[9.6.1]–遗传算法基础.mp4 [188M]

      ┃    ┣━━{7}–遗传算法的过程 [119.6M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.7.1]–遗传算法的过程.mp4 [119.6M]

      ┃    ┣━━{8}–遗传算法的应用 [143.4M]

      ┃    ┃    ┣━━(9.8.1)–Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf [2.5M]

      ┃    ┃    ┗━━[9.8.1]–遗传算法的应用.mp4 [140.9M]

      ┃    ┗━━{9}–蜂群算法 [207M]

      ┃          ┗━━[9.9.1]–蜂群算法.mp4 [207M]

      ┣━━{6}–第六单元关联分析 [853.2M]

      ┃    ┣━━{1}–关联分析基本概念 [196M]

      ┃    ┃    ┣━━(6.1.1)–关联分析.pdf [1.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[6.1.1]–关联分析基本概念.mp4 [194.8M]

      ┃    ┣━━{2}–Apriori算法 [520.5M]

      ┃    ┃    ┣━━(6.2.1)–关联分析在服装缺陷检测中的应用(选读).pdf [2.3M]

      ┃    ┃    ┗━━[6.2.1]–Apriori算法.mp4 [518.3M]

      ┃    ┗━━{3}–关联规则应用 [136.7M]

      ┃          ┣━━(6.3.1)–关联算法在化妆品推荐中的应用(选读).pdf [251.5K]

      ┃          ┗━━[6.3.1]–关联规则应用.mp4 [136.4M]

      ┗━━{11}–第十一单元深度学习 [3.8G]

            ┣━━{10}–基于LSTM的股票预测 [551.5M]

            ┃    ┗━━[11.10.1]–基于LSTM的股票预测.mp4 [551.5M]

            ┣━━{9}–长短期记忆网络LSTM [109.2M]

            ┃    ┣━━(11.9.1)–ConvolutionalLSTMNetwork(选读).pdf [404.7K]

            ┃    ┗━━[11.9.1]–长短期记忆网络.mp4 [108.8M]

            ┣━━{12}–图像定位于识别2 [158.2M]

            ┃    ┗━━[11.12.1]–目标检测算法.mp4 [158.2M]

            ┣━━{13}–强化学习 [145.2M]

            ┃    ┗━━[11.13.1]–加强学习简介.mp4 [145.2M]

            ┣━━{14}–生成对抗网络 [651M]

            ┃    ┗━━[11.14.1]–生成对抗网络基础.mp4 [651M]

            ┣━━{15}–迁移学习 [192M]

            ┃    ┗━━[11.15.1]–迁移学习基础.mp4 [192M]

            ┣━━{16}–对偶学习 [208.2M]

            ┃    ┗━━[11.16.1]–对偶学习基础.mp4 [208.2M]

            ┣━━{17}–深度学习复习 [0B]

            ┣━━{11}–图像定位与识别1 [145.3M]

            ┃    ┗━━[11.11.1]–目标检测.mp4 [145.3M]

            ┣━━{2}–LeNet框架(1) [385M]

            ┃    ┗━━[11.2.1]–LeNet框架(1).mp4 [385M]

            ┣━━{3}–LeNet框架(2) [123.5M]

            ┃    ┗━━[11.3.1]–LeNet框架(2).mp4 [123.5M]

            ┣━━{4}–卷积基本单元 [122.9M]

            ┃    ┗━━[11.4.1]–卷积基本单元.mp4 [122.9M]

            ┣━━{5}–卷积神经网络训练 [92.2M]

            ┃    ┣━━(11.5.1)–卷积笔记.pdf [2.2M]

            ┃    ┗━━[11.5.1]–卷积神经网络训练.mp4 [90M]

            ┣━━{6}–基于卷积的股票预测 [452.7M]

            ┃    ┣━━(11.6.1)–股票预测.pdf [794.7K]

            ┃    ┗━━[11.6.1]–基于卷积的股票预测.mp4 [451.9M]

            ┣━━{7}–循环神经网络RNN基础 [152.5M]

            ┃    ┣━━(11.7.1)–循环神经网络.pdf [1.6M]

            ┃    ┗━━[11.7.1]–循环神经网络基础.mp4 [150.9M]

            ┣━━{8}–循环神经网络的训练和示例 [234.1M]

            ┃    ┗━━[11.8.1]–循环神经网络的训练和示例.mp4 [234.1M]

            ┗━━{1}–卷积基本概念 [172.1M]

                  ┣━━(11.1.1)–卷积神经网络.pdf [4.8M]

                  ┗━━[11.1.1]–卷积基本概念.mp4 [167.4M]

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