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
┣━━{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]
