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2019年11月机器学习(商务数据分析)

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发表于 2021-3-7 00:40:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─{1}--第一单元机器学习概论 jlm-9218 n- g+ J% |5 S3 u5 l7 ?% m9 \! e
│  │  5 K( G! E, N% y- F0 i! m7 ]# T' d3 A/ X) @1 m; ]) e' l
│  ├─{1}--机器学习简介% Q( k; l6 z' w& b, d3 y5 D9 Z8 p1 |( n  n; x& [" F
│  │      (1.1.1)--机器学习简介.pdf! W6 I  u, {" [& B! l5 \% Y) z8 f% F' {! v. E- @7 p; ]" H/ F
│  │      [1.1.1]--机器学习的初步认识.mp4; T$ V8 M6 D+ t: a, F1 i
3 W3 M' Q4 O! t1 D3 p8 N│  │      
) p( l! N: B# N# ?5 _3 t) d/ n│  ├─{2}--机器学习过程
9 ]& M# s) }& |: d│  │      [1.2.1]--机器学习过程.mp4+ c: n3 T+ ^7 K( t+ N( J
│  │      
6 [) p7 a$ ~9 v  U& c│  ├─{3}--机器学习常用算法(1)% K4 j6 g0 i0 s3 R8 h6 b; p5 ^
│  │      (1.3.1)--机器学习算法地图.pdf8 _! i9 p' V# n' D- x# [' P. M5 a6 Q5 l' ]: {8 W
│  │      [1.3.1]--机器学习常用算法.mp47 T* L" E0 X- W$ t0 r4 A
$ o0 Q4 P; I1 N) O. d│  │      : l  u4 `* ]$ W8 u1 U
, [* @1 r. {. l8 k- f; R8 @6 P- d: \, M│  ├─{4}--机器学习常用算法(2). k/ Q" B0 E9 t/ _/ s4 `/ h: H# R4 Z  v. f
│  │      [1.4.1]--机器学习常用算法(2).mp4& Q  q0 O9 b2 n9 r
' K2 B2 ^5 G; u: u; O& E9 ]7 _│  │      ) m2 j( z. \1 e& H3 N  s& M8 S4 t
* r) ?. ~# i) E# D│  ├─{5}--机器学习常见问题
# A+ }: U2 P" j9 P0 q│  │      [1.5.1]--机器学习常见问题(1).mp4
5 s% }7 F% ]8 @2 S5 o2 ^- L# \$ H│  │      4 I: L0 o  D, v8 s8 e
. o9 |0 ]9 g7 M+ [2 F8 |! |; j6 P│  ├─{6}--从事机器学习的准备
2 P: W7 b+ M& _: I7 Z; U│  │      [1.6.1]--从事机器学习的准备.mp4
0 O( ~& p0 M8 A% N. ^6 r5 U. w  X│  │      / _/ A1 V7 l! S5 A: l5 N% r
1 s' d8 ]+ ^* e$ _1 Y% f; b│  └─{7}--机器学习的常用应用领域) I0 a+ x# i; P  `' R% Z( E
, f9 U# m* q9 ]7 T' p│          [1.7.1]--机器学习常用领域.mp4
7 V0 W3 e' L4 T7 E│         " {/ ]) O( U  ]8 Q( V
├─{2}--第二单元分类算法) P& o1 Q# L: e5 l) G9 c# U
│  │  8 `) V# }2 i0 B% d( X" T
│  ├─{10}--贝叶斯网络模型算法
6 `, x1 |( e6 U, h) i│  │      (2.10.1)--贝叶斯网络.pdf
$ W8 e! e& e, G" J│  │      [2.10.1]--贝叶斯网络模型.mp4
' K( q) D5 ^4 q1 a│  │      
3 |% k1 ~+ G9 p* p$ g│  ├─{11}--贝叶斯网络的应用2 ]) |9 ]4 r# x
│  │      (2.11.1)--贝叶斯网络的应用研究(选读).pdf; {$ M% y% Z( s6 }5 V% k) r: v9 H9 P- _+ n% W* |% D
│  │      [2.11.1]--贝叶斯网络的应用.mp4) L1 ?+ J8 U  j) C4 [% W2 U# \
" |% a& B, Z- j6 o/ Y' v│  │      2 U+ R! g! x1 g' t* c% s
│  ├─{12}--主分量分析和奇异值分解& N8 n0 z+ B% ~
* E7 H. z' v4 i0 Y5 D! x# |3 G│  │      (2.12.1)--主分量分析.pdf& k, t. h+ f8 H# v) ?5 M. S4 Q  Y7 B+ k( l# J) _1 t
│  │      [2.12.1]--主分量分析和奇异值分解.mp45 v# Z  f5 m5 C+ S0 Q
│  │      8 U. l) B0 O+ [0 j2 _! \' W( M9 g2 {3 t
│  ├─{13}--判别分析
9 u( \( `6 Y6 W  T7 B$ I4 C7 E│  │      [2.13.1]--判别分析基础.mp4
0 y) M, g* C, i, F- |9 p│  │      
; f/ c& G3 n# D. [7 _$ e, A│  ├─{1}--决策树概述7 f0 F- h  |+ p. e8 N
│  │      (2.1.1)--分类与决策树.pdf& I/ s/ D. \1 Y5 w$ n) v% K6 j5 E& A/ I6 F+ h6 G5 H
│  │      [2.1.1]--决策树算法.mp4( N) y/ W* t7 D" U5 ]) D
. d$ l0 y3 L0 X0 }8 B. H│  │      : {  Z$ V5 L$ I- }( P8 K) \& I
3 a- t% I% [' [  s5 f+ x│  ├─{2}--ID3算法: Y! ~' J3 L) X5 g" s6 L' H* _8 i7 n  ?  T
│  │      [2.2.1]--ID3算法.mp4# T( Z- b( O# E3 u0 E) D
7 b% B7 B) ^: t+ ^) U0 D│  │      # Q) |9 D7 e0 {% X. Z" _
. S& p/ h3 ], C8 s│  ├─{3}--C4.5算法和CART算法& l* h0 y+ ~6 K& P
│  │      (2.3.1)--决策树应用研究(选读).pdf
2 w3 \; L+ q$ ]+ [! o9 M7 _  E0 q│  │      [2.3.1]--C4.5算法和CART算法.mp4) I3 P; h$ M* A& e
1 J& s" m2 |: T6 I# c! Q. @% n1 Z│  │      8 \2 g5 C5 H- c- @
/ [/ c, N2 S  l: |: s  N* C" i; H│  ├─{4}--连续属性离散化、过拟合问题+ u  X, j! |9 ~- F7 p: n# D3 F5 o8 I3 o# e  R1 Q4 j
│  │      [2.4.1]--连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4( A( n5 n) ^+ z+ t7 L8 g8 S/ \0 G" H# f; g9 E
│  │      - ^* e% n1 v0 z$ \$ |' q$ t
# X& p3 f& j2 X7 O8 P+ i. z3 d│  ├─{5}--集成学习
4 M6 X* r* T% `4 _& f4 ?│  │      (2.5.1)--集成学习应用研究(选读).pdf" [, E9 e, \; t$ @6 g
│  │      (2.5.2)--GBDT等算法的补充.pdf
' t1 s) G$ ?# K3 L│  │      [2.5.1]--集成学习常用算法.mp4
. C+ ?* M; n4 {) s│  │      [2.5.2]--GBDT梯度提升树算法.mp4
3 h2 U8 R5 a4 L4 l, e│  │      " B/ J( l- v* w% B' q2 V+ x* I8 J( x
│  ├─{6}--支持向量机基本概念8 C) R, r. R: a; j2 k$ ]  Y7 F: Z- x
│  │      (2.6.1)--支持向量机.pdf7 C0 v! A9 [$ E3 m6 h+ Q+ n
│  │      [2.6.1]--支持向量机简介.mp4( D- k* Z/ P: J) `/ E% R
, W1 K5 u  i9 Z% Q) e% R│  │      6 q4 }4 [" C3 {( n: K9 s
│  ├─{7}--支持向量机原理- E5 q1 V, t4 Y2 k" M5 s
│  │      [2.7.1]--支持向量机原理.mp4
0 J! |- w8 l+ a; e0 U( O│  │      ' k- Z. Z6 s# A; \3 f# B) L  d* A9 C( }1 V
│  ├─{8}--支持向量机的应用
# p; y5 w4 ?/ n│  │      (2.8.1)--支持向量机应用研究(选读).pdf" b# \; m+ B7 m. `
│  │      [2.8.1]--支持向量机的应用.mp44 Q+ e) e- t4 D0 w0 I+ c: H0 C0 _: u
│  │      
6 g0 a5 h3 Y# S& _- J# D% \│  └─{9}--朴素贝叶斯模型1 e8 C% a6 _0 t( ^  m% x% t' h
7 F4 O+ P1 w0 R│          (2.9.1)--贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf2 j+ h4 ^; y# Q
& [/ X' N; e9 A# s4 U# c│          [2.9.1]--贝叶斯网络简介.mp4" M4 b7 i* O$ d& y3 k+ O5 ~1 R8 Z- [! h; M' E/ W
│          9 b( `8 F, E5 t2 X& y* S1 Y- i8 q/ N* F/ k  x
├─{3}--第三单元神经网络基础: R. D* t" Z& _6 o; A
* m; r2 [$ ?% J+ t# b│  │  : [! m6 y# y+ {1 Y" Q/ |# y
│  ├─{1}--神经网络简介8 Q# ]: t0 Y# b* @
│  │      (3.1.1)--神经网络基础.pdf( p- d; |1 [' U2 u
% Z" P5 s1 m3 s- w5 a& V: h│  │      [3.1.1]--神经网络简介.mp4* ?0 ^5 P/ I  L3 u1 Q
│  │      
# u0 n; V( D" q  d2 ~│  ├─{2}--神经网络相关概念" U# x2 _% }0 `' Q/ F! a2 @, A3 i
9 T' P/ l3 k) Z4 C! w2 i│  │      [3.2.1]--神经网络相关概念.mp42 b- j& t8 H; Z% H: M4 {& U* Y7 E8 O! f  T- U! y: B
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$ U% l4 j! Z3 f- L* ]│  ├─{3}--BP神经网络算法(1)/ Y& j) o7 |; u3 j5 a
│  │      [3.3.1]--BP神经网络算法(1).mp4
& N8 U& M/ U- A+ t$ \: Y. u: L& H4 t│  │      ( |  y2 d- y4 I* a; d" J0 T
) R0 h% ?' m# c+ o0 o│  ├─{4}--BP神经网络算法(2)
* j9 _; T  r/ c4 f' I( g! p│  │      [3.4.1]--BP神经网络算法(2).mp4" v8 F  Q# {7 ?3 g  u; D& X7 ?
│  │      2 i" Q5 r* L. Q5 P0 p. M( ^
" J! }  W# |. r' ?0 d│  └─{5}--神经网络的应用: f, ~' S, h' m8 S! X
│          (3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf' r5 Q& |8 M: v% \, \
# g; N$ L" k+ ?4 M  v│          [3.5.1]--神经网络的应用.mp4  ?) `2 Q, p. N6 P2 t. x: N$ U
7 p  ?( M& N6 N/ q. _! \( _│         
+ L* o& \  {# f8 W! N6 Z7 [; [# ~├─{4}--第四单元聚类分析1 F2 K( _/ }* i/ U
│  │  : I% m* _3 ]" X: g
│  ├─{1}--聚类分析的概念
+ H, ~1 }; I0 Q4 X│  │      (4.1.1)--聚类分析.pdf6 b( R6 h) }% |' a, K. c3 S( I- @# S2 O, a7 @
│  │      [4.1.1]--聚类分析的概念.mp47 v& h% ?8 P! Y# d( B9 Z) N* ^8 l5 w
│  │      & S2 F6 ?1 R9 h4 N% ^, g+ o
* g. e, g) a) F$ t- v7 r! `; n│  ├─{2}--聚类分析的度量* [( P' s$ L) I7 S, C' A$ B9 G, M- I' Z" U* R3 q0 s; U* w. ?7 n
│  │      [4.2.1]--聚类分析的度量.mp4. Z! ]2 O( i( r# l6 ^8 ]" H
│  │      & Q+ B' z' w3 \* F- p( j% y  i, s" j5 N+ c  G+ |
│  ├─{3}--基于划分的方法(1)
, ]& W3 D9 z; I" A* V│  │      (4.3.1)--聚类的个性化学习应用(选读).pdf% c* z; H$ m3 T1 p6 F# L: w  \( G
│  │      [4.3.1]--基于划分的方法(1).mp45 f, J; ~: u' ]0 Y
│  │      
1 D* V2 I! k1 e& ]8 ]│  ├─{4}--基于划分的方法(2): d) F8 d! z" S- V# \0 n) Y2 Q" O- ^6 C+ @3 j/ d
│  │      [4.4.1]--基于划分的方法(2).mp49 y) g4 ^/ C" ~. g2 Y; C% g6 c7 ?8 Q: a3 e4 h
│  │      3 h. @% U& \1 r1 j/ t; t  x- r9 M' h$ p" `. w
│  ├─{5}--基于密度聚类和基于层次聚类# U3 `9 i* ~. q
│  │      (4.5.1)--聚类的社交网络应用(选读).pdf, k7 g2 m& {! P0 Z% R' j6 A1 p- T6 A0 x3 D" W- Z' ]
│  │      (4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf
" x1 C, F% I! L│  │      [4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4$ G; ?% B) a5 B: o3 a
│  │      0 n* }1 P, L3 A
│  ├─{6}--基于模型的聚类# U. y( W- v- N4 i3 c) P  j; G2 a4 ~4 C5 e! ?; r+ t7 Y  }
│  │      [4.6.1]--基于模型的聚类.mp49 b0 n/ ?/ K: a' \/ m8 N# o3 I$ e' p. |+ Y
│  │      ; `/ ^2 H" `( [# ]& N! {
│  └─{7}--EM算法+ }3 S& ]6 W2 @, |, Y1 ]
' y5 E1 P( i3 P  l# [│          [4.7.1]--EM聚类算法.mp4/ }9 F4 U+ y: y
│         6 h# L  H0 N- S1 X5 p" ~; r; d; d: P
├─{5}--第五单元可视化分析) b: }& E6 Z3 w, q
│  │  
' |$ z- K+ Q4 s: P/ y│  ├─{1}--可视化分析基础
7 Y4 t% g9 ]0 t" e7 s│  │      (5.1.1)--可视化基础.pdf+ Z% y- M- j, J7 s- ~& q9 b
8 Q6 N. q% M1 X│  │      [5.1.1]--可视化分析基础.mp45 w  }1 n1 A, w
│  │      
! P5 Q9 r: ?5 {9 n$ [│  ├─{2}--可视化分析方法" n9 ~3 h$ I# f" E0 }/ r9 H' D3 L% k! @8 S
│  │      (5.2.1)--可视化的应用(选读).pdf
' Y0 F0 Q1 Z# u7 y3 E& C% e9 c│  │      [5.2.1]--可视化分析方法.mp47 h& D' }' @" S' `1 {) K3 |
│  │      ' O; g5 k0 E. q0 f2 N* v8 M
│  └─{3}--在线教学的数据分析案例3 F  E) h* O: j
│          [5.3.1]--在线教学的数据分析.mp41 j9 f( K1 A  f( [6 @$ u$ ]' d( l2 |% T7 w1 ^& q
│            m2 C+ g: S+ Q
& f: X' F$ x! D├─{6}--第六单元关联分析) ^9 @3 [- \0 _, l: L6 B" x2 E+ g* _% @7 E3 m' d* m' |  F1 @
│  │  7 u: o' a* @& U- X% z3 H3 l7 w9 R$ q, B$ a+ a
│  ├─{1}--关联分析基本概念* ~' L* |+ i: F: U7 `" t
│  │      (6.1.1)--关联分析.pdf: }7 d/ d! I! A
│  │      [6.1.1]--关联分析基本概念.mp4
8 y( S. o" X! F! I4 l& w3 D│  │      5 Z1 p1 L( U% D8 T8 u! J9 X
│  ├─{2}--Apriori算法. H+ v* u6 q' u9 X* J
* v- _; y* e6 H( M9 ~: B│  │      (6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用(选读).pdf1 B% P8 G, Z$ s* ]7 S# B
4 U4 |: i& x) r: I  ^│  │      [6.2.1]--Apriori算法.mp4, D0 x( m! i! w7 }# |, D
  a- a7 c3 M; s2 B! G│  │      
" x( M0 ?3 B  l: O│  └─{3}--关联规则应用, w$ G  I1 l2 ^
│          (6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用(选读).pdf* ?4 X0 [& W% X4 M8 ~/ {0 n3 x3 z; x  b# L3 z* I
│          [6.3.1]--关联规则应用.mp45 I0 r1 z+ b* V9 i' q$ }" p: A/ D4 R
. d' f! w; C1 R  R% y3 U# g  L8 w│         ) t+ ]* c  l; `9 v
├─{7}--第七单元回归分析& J9 a7 c2 g4 c
│  │  2 B; T6 A/ V, D. ]& X5 \
│  ├─{1}--回归分析基础, G% u2 U; t2 _, f
│  │      (7.1.1)--回归分析.pdf4 c+ z# d; u) e' U" b% P  i- f( Q. n* U7 ~
│  │      [7.1.1]--回归分析基础.mp4
0 ?; O3 d. R9 T│  │      % h6 J" C1 G* w8 |& F' v- _+ F
$ K7 X- M, r% W6 F│  ├─{2}--线性回归分析7 U" c/ [: B  }; t6 l
, W# G- s$ t6 Z2 n│  │      (7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
6 w* ]% e' ?7 I2 G, d│  │      [7.2.1]--线性回归分析.mp4! L* t0 }3 J' B' }6 J. u
  A3 J9 H# p  o5 h4 V│  │      9 f9 ~3 k& I" f! f$ T
│  └─{3}--非线性回归分析1 F* U  W5 W# t' k9 P0 J) Z
│          ts_downloads.txt
' U/ j( o8 A  x0 S  X│         2 g4 ]" d1 C5 z# a$ S# }
├─{8}--第八单元文本分析
5 O3 z$ d/ a/ [$ m│  │  
, X* Z/ d" K' i' L% k0 m- a│  ├─{1}--文本分析简介/ ]# N9 b: N9 m+ ?& g! v
│  │      (8.1.1)--文本分析基础.pdf
: k" ~* h* I4 ^# O+ O+ y$ H  b│  │      [8.1.1]--文本分析简介.mp4. d! k0 K( a2 U9 n
│  │      5 B  i1 z: y& x* o- o! m$ E
! ?* H7 `2 t0 p6 O9 s6 @/ `9 \│  ├─{2}--文本分析基本概念- W  r9 V$ g& E8 B6 S! q2 C
│  │      (8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf5 Y" V/ i% s. Y, L$ R
- i5 O' e, L. p4 k8 Z" f% r│  │      [8.2.1]--文本分析基本概念.mp4+ u$ e* o8 C1 p. h% E* b5 I; A' J6 ]( S! s
│  │      6 U/ N  H: ]  {/ q% l0 S9 W" l- ~" R8 i& ]  c
│  ├─{3}--语言模型、向量空间模型! _3 O; G! c" u, Q  o, J9 [# g
│  │      [8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4
# Y% k* H# T0 ]4 ]│  │      : A' z  e! q, d' Y, ~- d7 d7 H5 G  A. |2 S" {8 j8 k" M
│  ├─{4}--词法、分词、句法分析4 c8 w) G( |. E  p: u2 i) I
│  │      [8.4.1]--词法、分词、句法分析.mp44 t9 X9 X* a7 [6 o) N
0 X9 X7 F3 g- O' s0 m" Z│  │      . Y2 P" M# ?9 O0 B; L0 j$ l, E8 Z/ [
│  ├─{5}--语义分析0 T6 @& c4 k# ~, R" C
# W- y0 `& f* M5 z# \) f+ K│  │      [8.5.1]--语义分析.mp4
5 ~1 L5 V0 N# e9 u& e│  │      1 I& |; z  m! M4 F, c- R2 G2 |; j. [% R0 j/ p
│  ├─{6}--文本分析应用3 L" s% M4 c, h6 L4 k6 F. _9 I; a
* t0 ?/ o$ q# i) f│  │      (8.6.1)--文本分析应用案例(选读).pdf# N+ |- s, v7 y, `! S* l$ T$ s2 y8 ?; I" O5 }" N
│  │      (8.6.2)--Usingtextminingandsentimentanaly.pdf9 q; c' A4 i; j; O3 Q( b4 x
9 C/ q) I4 ]2 U* m* Z3 l* s2 M5 R│  │      [8.6.1]--文本分析应用.mp4
, q& m: ]! a/ z2 B8 }. Z│  │      ) g$ Y0 G5 [/ b  }
│  ├─{7}--知识图谱简介' P2 Y" W" [4 A/ |
│  │      (8.7.1)--知识图谱.pdf9 D3 K! o  a, l9 [, b5 p/ a" ^/ W$ S8 Z
│  │      [8.7.1]--知识图谱概念.mp48 G, X, M! W, e; P( D& p
│  │      : a0 X: g: L5 s! `9 T: B
0 B  c1 f+ ~7 K% Q) _4 V│  ├─{8}--知识图谱技术: e" U, i1 z" ^  O! {
7 ?$ Y" k) M" T& Y! [& l│  │      [8.8.1]--知识图谱技术.mp4+ U6 o9 }7 N  h% i- n2 a6 U) E1 v
│  │      , O0 u% G: H" a. Y' G1 G0 z0 C; }
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│          [8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp40 U- V7 C3 g: ^+ d4 D% e6 h
│         
) S. I, s/ G1 K; W+ r2 h├─{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法1 b6 P$ z# q) a2 c- g# C# Q
│   │  获取更多学习资源.url/ d/ J3 U0 D* O8 f
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# S. F8 F0 r. ]* J% V3 @: J│   ├─{1}--分布式机器学习基础4 K! J) A' t' Y/ m0 c7 [; w/ b2 W) H( [+ H; f4 K
│   │      (9.1.1)--分布式机器学习.pdf3 _: E5 N9 G, s7 C. R- X, h$ c
│   │      [9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4% p# `" O& `1 x; z; R8 L' ~# m8 c/ |% ?& J7 F0 `, z1 n( R
│   │      $ N) q: d- f) J9 a1 y
2 o& W6 d3 `; S- t│   ├─{2}--分布式机器学习框架0 Q& }4 v( j0 ~/ v- j/ R3 K: Y' S3 [0 r, J
│   │      [9.2.1]--分布式机器学习框架.mp4% ]! o' P* P* ]6 t' @" |4 `  W+ M0 N1 r% h8 K
│   │        p% `1 F4 _/ y* n0 g, n( z4 h$ d& m/ ~& a2 t
│   ├─{3}--并行决策树2 ?1 e: j: I" t1 r- R
│   │      [9.3.1]--并行决策树.mp4
9 n/ O3 k) r9 T& L8 [$ O% X) L+ ?$ b; s│   │      # v3 m7 J8 l7 o& D1 _
/ \# h: A+ e/ [  Y# M│   ├─{4}--并行k-均值算法
0 A9 p' t0 U& B& p│   │      [9.4.1]--并行k-均值算法.mp47 r5 i! ]6 c! L. b8 o, E# T- y4 t0 N& D  ~
│   │      0 t% g. |# F, S8 _: d
│   ├─{5}--并行多元线性回归模型
* N- c9 }% @5 b8 k* A│   │      [9.5.1]--并行多元线性回归模型.mp4) b* M7 G; t# W; b
7 ]( @& \' J) U│   │      & L) T& I6 b, R) C+ j9 A$ U- [
│   ├─{6}--遗传算法基础" S/ a5 n" f3 H+ r, [' v/ V. E- |8 a( T( }0 ]1 O
│   │      (9.6.1)--遗传算法.pdf
: w6 l+ Y! E7 |; j# {# q│   │      [9.6.1]--遗传算法基础.mp4& c4 z6 ?- {' y
9 [3 f+ o$ ]$ j/ s9 i4 L│   │      : g$ S/ Z. V, |' }  u) ~
) W$ w) ~: J4 U. x│   ├─{7}--遗传算法的过程) l& ^; _2 u- `" ^/ T% p2 Q& y0 u, J" Y
│   │      [9.7.1]--遗传算法的过程.mp4, N- d6 t- x2 p3 f; U; j6 D, l) T, z0 y1 H, Y" z& x1 E  m6 ?4 {9 ]; l
│   │      
- v" r/ N- i0 y6 S2 R6 T5 X│   ├─{8}--遗传算法的应用6 T$ n. j  s! M
│   │      (9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf- w$ r0 ^, Y$ S# F* b
& K, i* u/ D# s. [│   │      [9.8.1]--遗传算法的应用.mp42 G+ g' t  v) o0 _8 b; M+ _
2 N! J) v4 ]% y9 g│   │      * H% h! }% N$ s; b
│   └─{9}--蜂群算法' g. d6 S. {+ ?) B2 {: {
│           [9.9.1]--蜂群算法.mp4  V9 U6 X8 U8 d) M% y9 g* l3 R) M
│           9 V! A8 ]/ L  h+ a( T8 N5 n
├─{10}--第十单元电子推荐系统" W& L* w1 W, U: r7 y' z
% m$ p2 N- E" [' r! J% C│  │  + t1 Q9 L* }* ^4 x# J% S) x* }  x) ?- c" c9 C3 N+ Y
│  ├─{1}--推荐系统基础
1 h; Q7 f* u3 m( {1 e│  │      (10.1.1)--推荐技术.pdf% p; z# }- z/ Z1 w  D" G+ K3 L0 h( G/ ~* |& F0 U) |  W
│  │      [10.1.1]--推荐系统基础.mp4
# H3 `- U2 p; r│  │      9 o! T. I( X5 E. T
│  ├─{2}--推荐系统结构: W4 R( D& I; S' P" G
│  │      [10.2.1]--推荐系统结构.mp4
% h8 d' ~5 D/ W│  │      ! z0 \! y0 z% p2 ], z& u+ b2 }; q2 A. m4 r+ q
│  ├─{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
3 R2 _8 E  ?+ x7 f, d% v│  │      (10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf& \5 ^" g0 H4 V/ D. x* `: g: F! y0 H1 g1 ?- ~+ a
│  │      [10.3.1]--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
! D6 y' N; P1 M1 k1 d5 H│  │      3 t, l# C3 Z; m! Y+ x3 F% R1 r+ Z, `) }0 D' i9 g
│  ├─{4}--基于协同过滤的推荐算法( q( r$ o( K, ?* U
│  │      (10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf
/ ]* s6 `: L% w& |# e9 g│  │      [10.4.1]--基于协同过滤的推荐算法.mp46 N' {1 R8 d0 ]
  e0 D$ x/ I! i/ \│  │      " Z- D2 {+ R' Q+ t7 C% Z
│  ├─{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐- G" R% N5 n9 `- I! [# P5 e9 N2 i5 \$ ~: R3 P- n; z
│  │      [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
8 ~; Y; j0 \1 ^2 {7 w│  │      ' M/ Z& v2 C8 `) @$ l+ \; p- D, ~" @
' ]" d* g! m2 O6 p; \5 ^│  ├─{6}--其他推荐方法" z9 w, y+ x( w  {1 z* A* p9 O' C5 U: @2 G5 o5 v7 M: C
│  │      (10.6.1)--人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf( p+ F( O9 ~9 f6 V
$ ~: }' t. Y* b5 d! R$ O│  │      [10.6.1]--其他推荐方法.mp4
$ K$ ]+ }& U# b. I│  │      5 j- Q1 e. W0 q
│  ├─{7}--推荐结果的评测方法
- H5 S. E) F0 I. S5 g8 N│  │      [10.7.1]--推荐结果的评测方法.mp4
; s6 j9 M  k1 j% }* j4 F9 J│  │      , @9 J4 _! [3 s! g. z& U2 m( u- l  j. N( ^
│  ├─{8}--推荐结果的评测指标; W" e. ^: X. x! }7 l' u  Z7 H' _! @3 d+ _( |6 Y: z
│  │      [10.8.1]--推荐结果的评测指标.mp4# A* k( ~& ~! f, q" {- {+ Z
│  │      
+ R, n+ z: A% V1 x│  └─{9}--推荐系统常见问题
3 A" v9 `3 y* o# }0 ^* c│          [10.9.1]--推荐系统常见问题.mp4& K6 Q# C  Y( l' Z* A3 ?3 K2 g+ ]
# c! u# S" L  T& k5 `: f% X0 H" }│          ! g1 R& n: h2 V! F" R. |2 @1 \+ E6 i# @
├─{11}--第十一单元深度学习
0 G- `& [2 U$ {- T* q  m2 H│  │  1 |  N8 @& F+ \9 a/ o) {4 m7 _$ C; {' j
│  ├─{10}--基于LSTM的股票预测, q9 W) C& y! t( K5 X! n
│  │      [11.10.1]--基于LSTM的股票预测.mp4+ e7 s) ^3 U+ H) F/ M/ s
% t' l2 D  A4 J* L  e1 W; e  h4 Z│  │      
/ e( u$ l% c0 @' Z+ {- s2 Z│  ├─{11}--图像定位与识别1, b# V& X0 S8 W0 q( u' i# G
$ W8 L2 A  e# t8 N' O" H1 K; _│  │      [11.11.1]--目标检测.mp4
8 W! J5 r8 b4 n9 Y│  │      % P6 o. i, }+ F- h& S  Z/ r8 d& q6 B; x; Q2 {3 W
│  ├─{12}--图像定位于识别2
( N3 u. l' n% l* u( p│  │      [11.12.1]--目标检测算法.mp4: t* ?" Z% a& a6 r8 B
. ^2 O& r: }$ C& |" r' e│  │      3 }8 X* V' l/ n; V+ U5 @/ G% L4 Z! X8 O
% N" g% X& Y) C# K$ a/ l  R│  ├─{13}--强化学习" L& H, Z/ E5 I! W6 \2 _3 j2 v5 N! J# N  ^1 b2 {8 i8 U6 q4 i1 {
│  │      [11.13.1]--加强学习简介.mp44 b4 M/ m* X% ~2 m4 q2 b: Y# i! o% g
│  │      6 y* Z; v+ b7 j8 d, k$ ]! ]
$ `# X/ w( l4 J5 B8 B│  ├─{14}--生成对抗网络8 t! |; U1 r0 A' @
│  │      [11.14.1]--生成对抗网络基础.mp4& V# [, _# h; w3 _+ ]& G8 Q5 N
# {# @  I" h9 R. Q6 X3 F9 Y│  │      5 ~1 b" ~" \+ R/ f. h: a2 X
4 N( q, T+ o8 ^; g7 u2 J│  ├─{15}--迁移学习& E7 n3 l8 e* f8 f5 q0 o' \( C( g- Y& ^% r  |! m- L* r7 W7 x
│  │      [11.15.1]--迁移学习基础.mp42 w3 @4 O% ]" {  X$ g  n# [1 _+ l: e; C: V( m0 B
│  │      
- C1 D+ z: M5 ^1 R2 |│  ├─{16}--对偶学习4 D; c5 @* j) b. _* \& u
( H" o0 k4 f. j. a│  │      [11.16.1]--对偶学习基础.mp4% [& Q) ]0 |+ n' T, ^/ c
  O  U( Z4 u* P4 O5 D: V+ I5 n│  │      ' y" p: |8 z2 T$ b; R* G  @# I% Z0 S
│  ├─{17}--深度学习复习% t8 ~2 |) R0 ^" b5 i# q/ ?& ~7 x- O" L9 w) ~' i+ }4 \6 v; s
│  ├─{1}--卷积基本概念
. J3 {" l7 K8 l│  │      (11.1.1)--卷积神经网络.pdf
# |7 W$ a3 V6 Y4 ]! I│  │      [11.1.1]--卷积基本概念.mp41 |3 q5 y" s  P0 }  Z
5 Q) ^6 s( N9 E( }│  │      3 x5 W" c" P, y, f  G8 y" Q: H0 g
7 N6 [) h) e, [# L' g( f0 E│  ├─{2}--LeNet框架(1)& K# ~2 T% v& j- U1 J1 ?% W6 ?6 m& ?/ j3 ]
│  │      [11.2.1]--LeNet框架(1).mp4* e; ?7 M: h9 R: T5 |6 O
% P  U4 [# ?- M  S│  │      . ~, O* q, I0 [/ L/ x6 m' `
│  ├─{3}--LeNet框架(2)/ N8 G0 a) S) S; c9 `( _; Q
│  │      [11.3.1]--LeNet框架(2).mp4
; }& d' l% v, w0 g0 }│  │      6 h1 s; O+ G& ^1 Y
% \+ {; |3 h5 X( e* t1 Y│  ├─{4}--卷积基本单元
; {6 C' P' P, R* G1 I7 z& w│  │      [11.4.1]--卷积基本单元.mp4% s% Z9 f- `- v% M5 [4 A0 A9 _( ?/ n+ O
│  │      5 T# Q+ x" J' c
+ p7 Y& q' I+ d+ j0 R) i3 X│  ├─{5}--卷积神经网络训练
9 {# H8 B% @! g8 {4 V5 ?) x│  │      (11.5.1)--卷积笔记.pdf" ?' I* t! Y* O* e4 z. q
│  │      [11.5.1]--卷积神经网络训练.mp4* R- V  b5 ~) X/ |" N5 \
│  │      " o0 N% s' d2 R
4 Y7 [- a6 J" b) \, _│  ├─{6}--基于卷积的股票预测1 _) s$ s8 s8 R% d0 l- y
7 M/ O5 ]5 V! r$ _/ z7 D7 V│  │      (11.6.1)--股票预测.pdf
/ U9 r5 a( Q4 y  E│  │      [11.6.1]--基于卷积的股票预测.mp41 ?8 D  I+ ^* v8 x
. F( w  y# a9 h. O4 S% y│  │      
+ e6 d/ I) f2 G7 ~$ x3 c% F, F│  ├─{7}--循环神经网络RNN基础0 X2 i; Z; T, D2 S" U
│  │      (11.7.1)--循环神经网络.pdf8 t6 d0 k" g7 a0 O3 j6 w4 e9 `2 C% m+ |
│  │      [11.7.1]--循环神经网络基础.mp4
( e5 t4 s* f  J% X! D- L* e. G# H│  │      
, v  s1 j% o# w( f│  ├─{8}--循环神经网络的训练和示例' V7 U' L3 M9 n$ H  h( Y$ c! I
│  │      [11.8.1]--循环神经网络的训练和示例.mp4# H9 Z+ V! b2 S* ~; B! N
: M; p9 y7 w5 C) v( M│  │      # N- M/ L# O& s% M% j% }( j( h3 n( n( F: ~- y3 D
│  └─{9}--长短期记忆网络LSTM
8 {/ H7 w2 ^4 c5 u│          (11.9.1)--ConvolutionalLSTMNetwork(选读).pdf3 |! H' E% ]; ~  M+ K( F6 x5 _" {% n7 }
│          [11.9.1]--长短期记忆网络.mp4
7 h( _9 h& B$ g$ |│         
! V* P, s' v: o+ H" O└─{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨
' L: d' W" h+ n   │  获取更多学习资源.url* g: W; o0 O1 Y0 g! m9 Q
& ?9 g% l* z& \8 |8 `, O   │  
3 Z! O; S  ]; z   └─{1}--课程教学方法研讨4 w) G: U2 ~: w8 T( w# @9 U% g, e# e1 \- A
           (12.1.1)--突破知识型教学走向实践.pdf% K) B# N7 H2 N3 x
           (12.1.2)--数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
+ ~  ]* u8 n; s- ]           (12.1.3)--基于项目实践的机器学习课程改革.pdf. d: v, O0 J9 t! H; j/ j1 ^/ W$ g6 Z2 D) v5 k5 g
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发表于 2021-3-7 01:40:08 | 显示全部楼层
1111111好资源
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发表于 2021-3-7 09:01:26 | 显示全部楼层
谢谢分享
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发表于 2021-3-8 20:54:56 | 显示全部楼层

/ m' s1 N$ `- {4 e# k! u3 D+ p这个帖子不回对不起自己!我想我是一天也不能离开IT视频教程网
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资源很不错
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发表于 2021-3-18 09:39:39 | 显示全部楼层
站长加油 看好你
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发表于 2021-4-5 21:12:38 | 显示全部楼层
我能看看吗
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发表于 2021-4-7 04:11:04 | 显示全部楼层
居然在这里找到了 不易
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发表于 2021-4-10 01:22:12 | 显示全部楼层
这么优秀的么
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发表于 2021-4-17 14:10:38 | 显示全部楼层
很好的资源
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