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[数据分析] 2019年11月机器学习(商务数据分析)

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-11-19 01:27
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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2021-3-7 00:21:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─{1}--第一单元机器学习概论" F0 e  h( f( l- e+ j; n
    │  │  
    ! h. ~/ Y' ]+ ]9 q│  ├─{1}--机器学习简介
    , s! k) w9 M0 V( C5 e│  │      (1.1.1)--机器学习简介.pdf
    ' u" I% o5 W1 u# a: w│  │      [1.1.1]--机器学习的初步认识.mp4
    " o( q/ f8 n; U6 w│  │      8 E& d; J/ p& b% h  T/ g
    │  ├─{2}--机器学习过程
    9 U% [. U0 Y1 p$ L│  │      [1.2.1]--机器学习过程.mp4+ D1 u; b0 E2 b9 U
    │  │      3 h: y1 Y3 \0 y0 o& I* g  p
    │  ├─{3}--机器学习常用算法(1)% s  v6 F7 ?7 m% s& b$ D/ d* g
    │  │      (1.3.1)--机器学习算法地图.pdf
    / E* a' n8 c# c│  │      [1.3.1]--机器学习常用算法.mp4
    # Q' Z: h. `! \: U/ S/ k' E│  │      6 x' }* V) e. v- ?
    │  ├─{4}--机器学习常用算法(2)
    9 j7 [& E" V+ o. `6 |/ v% @9 W6 S│  │      [1.4.1]--机器学习常用算法(2).mp4- i, Q- q3 j7 V4 l4 U1 Q: E
    │  │      . q7 M9 N2 _; i' R, w
    │  ├─{5}--机器学习常见问题
    + _$ A& `1 t% x! O5 Y: n2 _│  │      [1.5.1]--机器学习常见问题(1).mp4, S& D0 \+ J( O0 Q
    │  │      
    1 ]8 A% B7 f' a/ R" s2 |0 H│  ├─{6}--从事机器学习的准备/ ^  m9 T& ^1 Z/ U- f
    │  │      [1.6.1]--从事机器学习的准备.mp46 q0 H$ R7 U- D1 r' f6 r
    │  │      
    " M) D( n1 s& A│  └─{7}--机器学习的常用应用领域( l- P# Y& F: J. y/ Z: d
    │          [1.7.1]--机器学习常用领域.mp4- v; V: M% Y3 G) k$ S1 B. d. o/ N
    │          8 i* z1 G$ T8 |; n% l
    ├─{2}--第二单元分类算法
    ! K4 a; A6 f3 P( N9 U5 U/ H│  │  
    / f7 A* ~) I% N1 R$ t3 b) _& k- M│  ├─{10}--贝叶斯网络模型算法/ V  F9 G, m  Q+ P7 L6 U' h
    │  │      (2.10.1)--贝叶斯网络.pdf
    & }1 I% u1 n# e) ]│  │      [2.10.1]--贝叶斯网络模型.mp4
    / d$ W1 F% X: j( l5 G3 W│  │      
    0 P  G  S6 f: {- Z│  ├─{11}--贝叶斯网络的应用
    ! M$ T  v4 g+ V- {9 H, e│  │      (2.11.1)--贝叶斯网络的应用研究(选读).pdf
    1 I! s6 F2 s% m$ y8 V│  │      [2.11.1]--贝叶斯网络的应用.mp4- {" X$ o# v8 p+ \& Y+ }7 Q
    │  │      
    / V2 [) y1 g+ ~! c; T3 g│  ├─{12}--主分量分析和奇异值分解2 |' E2 s( Q2 z
    │  │      (2.12.1)--主分量分析.pdf! E- v* O3 b$ Y: A$ Y1 o
    │  │      [2.12.1]--主分量分析和奇异值分解.mp4
    3 k1 R, D" ]/ D! a7 e" P: e3 N│  │      ' G+ |) |, x; a2 ]1 B8 [, W
    │  ├─{13}--判别分析, z) Q7 Y+ d- w0 s3 L
    │  │      [2.13.1]--判别分析基础.mp4; I/ F, ^3 M( T4 Q! z
    │  │      
    " i( K* M5 w  v0 D2 k1 |│  ├─{1}--决策树概述4 H. V# |8 X$ L2 h3 p4 H- B; f
    │  │      (2.1.1)--分类与决策树.pdf. I# I9 C7 d6 c" x. @4 G( ]2 Q2 w
    │  │      [2.1.1]--决策树算法.mp44 T" W6 C0 h& r, W7 S0 `8 B( K$ }
    │  │      ) J* ]; l+ Z$ o! p4 K: I
    │  ├─{2}--ID3算法! s* P% H& {) f- Y
    │  │      [2.2.1]--ID3算法.mp4# S& e; Y, R: z! ]
    │  │      7 n* C& a" x$ E( a( [
    │  ├─{3}--C4.5算法和CART算法
    : U- L7 m9 n4 N│  │      (2.3.1)--决策树应用研究(选读).pdf7 U$ ^9 D+ U2 D
    │  │      [2.3.1]--C4.5算法和CART算法.mp4# A& Q, h! v3 g8 D) r
    │  │      
    7 z$ A! _7 a9 ~. Z: i│  ├─{4}--连续属性离散化、过拟合问题
    2 `7 E& `7 ]5 \: F; k│  │      [2.4.1]--连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
    ; M' E7 _, j9 O9 O* A& L/ q  D, i│  │      
    / Q$ b7 [: @1 z5 d+ ^│  ├─{5}--集成学习7 u$ Q- ^9 @0 q' B0 `
    │  │      (2.5.1)--集成学习应用研究(选读).pdf/ K  {' v3 X) c$ r0 ^
    │  │      (2.5.2)--GBDT等算法的补充.pdf
    9 y0 X1 @! f' ^6 i1 x│  │      [2.5.1]--集成学习常用算法.mp4& Q6 \8 A8 @$ ?
    │  │      [2.5.2]--GBDT梯度提升树算法.mp42 y3 y7 K+ f" G, K* k
    │  │      
    $ D- g# Z4 M* b│  ├─{6}--支持向量机基本概念
    & C6 ~% z; F7 R& U: M│  │      (2.6.1)--支持向量机.pdf
    3 y* b' l7 m8 A- b: s( ]" R│  │      [2.6.1]--支持向量机简介.mp4
    5 `" X5 W( ~2 H! x; |│  │      
    2 B, ^3 q9 G7 A4 M! g. m4 m7 r│  ├─{7}--支持向量机原理
    ! @8 m; p9 h; i( d│  │      [2.7.1]--支持向量机原理.mp4
    0 A$ ~8 [: P6 v4 s- {3 P│  │      
    ! F) {$ Y% R  s( o│  ├─{8}--支持向量机的应用
    " X; p" R7 G. a' T$ p( [& ^│  │      (2.8.1)--支持向量机应用研究(选读).pdf% n6 L' V9 Q+ P( ?5 d
    │  │      [2.8.1]--支持向量机的应用.mp49 q7 s" J+ d% ]5 ]  t: j7 `2 b
    │  │      
    ; M1 F* r) Q$ q; ^% C% ^  p│  └─{9}--朴素贝叶斯模型
    : J3 L/ p6 G& b( D+ A│          (2.9.1)--贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf; b5 L4 Q$ D4 G- w2 P( v$ z
    │          [2.9.1]--贝叶斯网络简介.mp4
    8 u4 D3 r5 Q' l+ E. T│         
    / Q7 n- w9 y' c4 t9 ?0 |, W. ^) \├─{3}--第三单元神经网络基础
    , i# S+ f: i  l4 H1 c1 W5 K  k│  │    _2 o/ C' b) R) w1 P
    │  ├─{1}--神经网络简介
    # g3 x( z8 u9 E/ V2 k; S/ s, _' Q│  │      (3.1.1)--神经网络基础.pdf  W! S0 M0 [( E' `
    │  │      [3.1.1]--神经网络简介.mp4
    1 _. u- }+ a: X+ B. f! B│  │      
    4 T2 x+ Q  p2 x' w2 R8 v& r  Z│  ├─{2}--神经网络相关概念+ e) c' }3 S% e4 e3 h# T
    │  │      [3.2.1]--神经网络相关概念.mp4
    6 l$ j$ }+ i; P6 h0 H2 O│  │      
    ( b7 u9 {/ v" |2 L  t; n+ q│  ├─{3}--BP神经网络算法(1)# r: l" @! z) r- P
    │  │      [3.3.1]--BP神经网络算法(1).mp42 y  W& i& U. Y5 ]- n+ `
    │  │      
    $ n, w  `* X% K│  ├─{4}--BP神经网络算法(2)& p& Y2 W1 g/ Q. B* D+ E& H
    │  │      [3.4.1]--BP神经网络算法(2).mp4
    & e& J& K/ C. ^) O8 |! J: P+ K! Q│  │      
    $ R6 b6 X8 n9 s8 V│  └─{5}--神经网络的应用
    5 ?: R3 f/ s; e* n8 Q│          (3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
    / \4 C( w6 E) I7 ?' r4 x2 _8 P5 [│          [3.5.1]--神经网络的应用.mp45 A7 T; }5 B- z0 H# L# j
    │         
    4 `2 k1 {! x0 P5 T6 t4 X0 q8 G├─{4}--第四单元聚类分析
    ! ]+ w1 t: X2 b, j│  │  
    1 r( P4 M. ?$ J" n$ _1 f│  ├─{1}--聚类分析的概念
    4 {5 @' i4 L( |( C│  │      (4.1.1)--聚类分析.pdf
    6 s7 W. w+ a0 t; T) d& H│  │      [4.1.1]--聚类分析的概念.mp4
    % y# s. L, D7 R; O" f: D│  │      
    ) E" k& Q) f/ e' }/ G  V8 k│  ├─{2}--聚类分析的度量: ?, a, p1 S* t0 m$ o
    │  │      [4.2.1]--聚类分析的度量.mp4
    9 m% {- {, J' N$ t│  │      3 o! I! p+ [$ s( l' H
    │  ├─{3}--基于划分的方法(1)& o0 l1 }* v* T  l% K: h, H, V: D
    │  │      (4.3.1)--聚类的个性化学习应用(选读).pdf
    9 k5 _  L1 u3 S6 @. J4 w& G│  │      [4.3.1]--基于划分的方法(1).mp4
    $ p& {# c. W, U! ~* p8 n# }│  │      
    ; r2 m% r" x4 Q1 @0 Q' n│  ├─{4}--基于划分的方法(2)
    1 T& e$ Q; n6 _$ m7 t│  │      [4.4.1]--基于划分的方法(2).mp4  y  z4 X5 r- S! K3 ^
    │  │      
    2 K' @: m! a. S1 W, \/ P$ F+ M│  ├─{5}--基于密度聚类和基于层次聚类
    4 m  z( ~5 b) G; `, ?) m9 b! y" }│  │      (4.5.1)--聚类的社交网络应用(选读).pdf
    1 k) d: y$ o3 A* D2 a│  │      (4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf* y( ?  n" R: _4 G- |" [# O
    │  │      [4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
    7 V6 y, [3 }3 O5 ~- o( X5 c2 A6 {│  │      3 L( h& Y( F* G6 I% B) B
    │  ├─{6}--基于模型的聚类" C' J: L/ r: j0 _: ^0 M. `
    │  │      [4.6.1]--基于模型的聚类.mp4
    % U0 U, V+ V. o% N5 o8 S0 Z│  │      
    . C1 @9 ]* A# @/ C3 C4 z. f8 O│  └─{7}--EM算法
    7 t& T" a1 M/ m; u│          [4.7.1]--EM聚类算法.mp4
    * E+ f7 m: M( m; D│         
    : e: E  `0 C2 L& I0 U) W; U% D% m├─{5}--第五单元可视化分析
    . W5 M5 s* s2 ^9 Y- ]8 B│  │  ; c( c$ o+ u0 x- C
    │  ├─{1}--可视化分析基础  g0 }6 _- C/ u, K, V& Y
    │  │      (5.1.1)--可视化基础.pdf0 I+ q* a# u  b6 C! B% R
    │  │      [5.1.1]--可视化分析基础.mp45 _" k! T( _$ e0 v" b/ H
    │  │      1 I$ J, M+ Q+ T
    │  ├─{2}--可视化分析方法' k0 l* J+ z2 o1 ~1 l: i1 v
    │  │      (5.2.1)--可视化的应用(选读).pdf) Q4 B5 n% b( b) ?3 k2 e. _
    │  │      [5.2.1]--可视化分析方法.mp4
    / {, ~6 N5 n! q& s, n' W│  │      7 T$ B( j& u2 z
    │  └─{3}--在线教学的数据分析案例9 v9 b* m- W! p9 y3 j
    │          [5.3.1]--在线教学的数据分析.mp4
    6 p( b& J8 Z2 U" o! q7 ~& f│          7 k1 U, n2 J- h' g. m# W5 |
    ├─{6}--第六单元关联分析
    & b' I+ V/ |3 r│  │  
    6 }- l8 w5 |& f1 O│  ├─{1}--关联分析基本概念/ ~- l; S- I! i
    │  │      (6.1.1)--关联分析.pdf* ?5 {! \) g# T# J) {7 H( O, Z
    │  │      [6.1.1]--关联分析基本概念.mp4
    ! t+ V8 N' s. ^, \│  │      1 e1 e2 H( i% N! a
    │  ├─{2}--Apriori算法
    - w! @9 Q+ p( ^" G8 {1 a│  │      (6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用(选读).pdf; ^: r4 n7 S- y8 K- g
    │  │      [6.2.1]--Apriori算法.mp41 K! [- U2 s4 n, u  R# X8 w
    │  │      
    ; }& V& k. V0 r│  └─{3}--关联规则应用! H) v5 n9 u4 e0 p! L
    │          (6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用(选读).pdf
    6 Y0 Y6 W. k. f+ ?% G│          [6.3.1]--关联规则应用.mp43 `2 K5 r2 x, N' F4 f+ O
    │          & c* h4 r- V- V" F1 ~! f
    ├─{7}--第七单元回归分析: e" M7 z/ g1 Z. p7 O* o  o+ b
    │  │  
    " w6 r2 q* V6 Y$ }" S# \7 D│  ├─{1}--回归分析基础9 N1 N$ g( a4 p0 b, B4 u6 m. l1 z
    │  │      (7.1.1)--回归分析.pdf
    / ]! q4 S' g" O5 b│  │      [7.1.1]--回归分析基础.mp4
    , Q$ a* C( G3 M9 l# m/ W) W8 a/ S│  │      
    " H' l. p& z" d6 {│  ├─{2}--线性回归分析3 O- P6 Q7 H; y+ u  K3 d
    │  │      (7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf0 y6 J$ I5 c2 {; l8 e4 q% T' R1 B# s; m
    │  │      [7.2.1]--线性回归分析.mp4
    * G" d1 S# w! j4 v/ n* w2 m│  │      / h) Q% i9 q6 k% ^/ D3 J
    │  └─{3}--非线性回归分析; L* m$ l9 l# ?# Z! k
    │          ts_downloads.txt
    # G4 E! b; d/ u8 D" ?% p3 n! h│         
    # S$ A6 b) w- y6 n" W├─{8}--第八单元文本分析
    . p9 Y/ [" b4 C  I. d( I│  │  
    0 I5 ^! }9 W  ^2 P0 Z/ E" ~# C│  ├─{1}--文本分析简介
    4 N/ q! u7 e- ~5 N/ R, @9 ~│  │      (8.1.1)--文本分析基础.pdf
      ^: h# V/ R0 T* a! ]% ~' ~, M6 k│  │      [8.1.1]--文本分析简介.mp48 `+ F. A. U! l( w+ T7 X/ \
    │  │      2 t, |9 o4 g0 m& v! b
    │  ├─{2}--文本分析基本概念4 N( D0 ]' N  _# k  o
    │  │      (8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf) q% L4 y; I( w) u$ D! r7 ~
    │  │      [8.2.1]--文本分析基本概念.mp4
    4 ?5 z9 n4 Y- W0 D│  │      
    2 A# r5 ~3 P' p. _/ Y│  ├─{3}--语言模型、向量空间模型) i& z( Y% \6 N& |
    │  │      [8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4
    / @0 [( A  |. p& {, S0 r3 @7 V│  │      0 L% @+ P0 T" C& L$ q2 J
    │  ├─{4}--词法、分词、句法分析7 x  C9 H$ ~6 ]& D
    │  │      [8.4.1]--词法、分词、句法分析.mp4
    2 ~( r  L1 V* ]│  │      
    7 r: C$ H6 A' [' f8 u│  ├─{5}--语义分析9 I* S- A! x( g( r* \
    │  │      [8.5.1]--语义分析.mp4
    7 t* W6 c( R# O4 U' ]. ]  K│  │      
    ' I: a& K" t( G│  ├─{6}--文本分析应用& D& V% v+ N7 ]3 K. e' j1 w
    │  │      (8.6.1)--文本分析应用案例(选读).pdf7 C- h7 `' ~$ B7 ~* l0 r
    │  │      (8.6.2)--Usingtextminingandsentimentanaly.pdf
    6 k: [( U1 y9 h. q+ q1 p  ]3 I- O! {8 x. T│  │      [8.6.1]--文本分析应用.mp4
    7 m8 W& M. X, C4 H│  │      3 L! x4 m# d! x! s
    │  ├─{7}--知识图谱简介
    - a' `% G+ O! f0 ~$ k4 C8 E│  │      (8.7.1)--知识图谱.pdf! o" E0 x/ z% e" r- {  C
    │  │      [8.7.1]--知识图谱概念.mp47 Z+ u( m6 Z% Q. ~+ b) Y* n3 U
    │  │      
    6 @1 @7 p7 J1 E0 J  u9 k. a- g│  ├─{8}--知识图谱技术% Y; n5 S& A" L# ^! h
    │  │      [8.8.1]--知识图谱技术.mp4* m/ E& e( v) [& z4 I- D! T
    │  │      0 q: T- b5 A7 R: T5 J4 I
    │  └─{9}--知识图谱构建和应用) {- x( x( s4 x/ s% n
    │          [8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp4" m( v, M$ _! z% k7 B( u
    │          % o& K" e5 g& V
    ├─{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法
    7 [. `. x: W3 U# W8 l- C, I4 C│   │  获取更多学习资源.url% l3 t: l7 y5 |4 H
    │   │  
    0 I9 E6 y  B% }( S* B! L│   ├─{1}--分布式机器学习基础
      a* g& u6 n" K& s/ m( c$ W│   │      (9.1.1)--分布式机器学习.pdf
    3 F, C0 y" K+ E9 k/ x│   │      [9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4
    ' P$ q/ `6 E6 p( J" X; C3 T. A│   │      
    2 X3 m7 d; j- @; K2 |│   ├─{2}--分布式机器学习框架
    / V% t7 Q9 [' M& I│   │      [9.2.1]--分布式机器学习框架.mp4. g7 J4 ~; h- w/ Q1 [, b
    │   │      
    " d  a2 v1 X9 _) U$ b! e$ X│   ├─{3}--并行决策树1 t8 A! c& N7 g7 t
    │   │      [9.3.1]--并行决策树.mp4$ f* C1 \# S7 i  P: U; j
    │   │      
    5 S0 _1 E3 t$ f8 S6 q: e( L│   ├─{4}--并行k-均值算法
    * W3 S' ?. n: u' B8 |│   │      [9.4.1]--并行k-均值算法.mp48 c1 Q7 I. V% c* W% D
    │   │      
    ( j7 T* e- I3 I- g2 j│   ├─{5}--并行多元线性回归模型  x! g. a7 A& A& d0 l: o8 H2 z' v
    │   │      [9.5.1]--并行多元线性回归模型.mp4
    9 @  E0 ]1 H+ V& [& t│   │        T) M1 b' j. z, E
    │   ├─{6}--遗传算法基础
    4 `' o: O8 R6 P│   │      (9.6.1)--遗传算法.pdf
    1 z* x/ K7 ~! J+ V6 X$ G│   │      [9.6.1]--遗传算法基础.mp4
    4 B' e* v) h: y: D9 n│   │      2 \( C) D# s9 }% p8 g
    │   ├─{7}--遗传算法的过程
    ( L3 N: }1 o! H: B2 ^│   │      [9.7.1]--遗传算法的过程.mp4
    7 M, t; M/ O& G' S) s, x│   │      
    ; g) n6 e( J; e* [7 I. C│   ├─{8}--遗传算法的应用; g+ |; _9 f* U8 t( i+ I/ u
    │   │      (9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
    ( }8 p4 \8 p% R  C9 E0 W& ?│   │      [9.8.1]--遗传算法的应用.mp45 `. L7 Q3 B: z3 ]6 U+ C
    │   │      0 y5 C: y3 o1 T: K- n) B
    │   └─{9}--蜂群算法
    2 R& F& I" m6 `: }- |# @) [│           [9.9.1]--蜂群算法.mp41 m  f( W. I; P4 T% r3 Z( o! v- R1 V
    │           
    % r0 ]5 J" u$ w. q├─{10}--第十单元电子推荐系统1 [! Q+ j+ W; H" a! w
    │  │  + h! {# T. a+ d) \0 m
    │  ├─{1}--推荐系统基础
    0 a! H1 J, @* w# y5 a1 g│  │      (10.1.1)--推荐技术.pdf
    6 y! e1 n4 {) z7 a4 E( f; f│  │      [10.1.1]--推荐系统基础.mp48 P0 w! ^& {0 v  B. l" P. R5 L# j
    │  │      ! t9 p; G. }! N: }! w$ U
    │  ├─{2}--推荐系统结构
    , \+ m$ R" s* D│  │      [10.2.1]--推荐系统结构.mp4! K2 M1 Z, g) z" N# ]
    │  │      
      M% o& U: C& u9 o. B  S; r│  ├─{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐5 \% ~1 F  B2 K+ q* z7 Y$ w
    │  │      (10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf- M6 s: [( l; k5 \9 o! \3 z+ L
    │  │      [10.3.1]--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
    ) T) l! m4 @4 X8 e│  │      
    . M2 u5 F; k% p+ f│  ├─{4}--基于协同过滤的推荐算法
    8 F# l) s0 E4 V; h- |- [' k8 z; D│  │      (10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf
    % a2 m! F& ?" X' i│  │      [10.4.1]--基于协同过滤的推荐算法.mp4
    ( G# d# }& c( U  k2 Y. J) n% |│  │      
    ) a# O5 [, s; y│  ├─{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
    7 ~' Y8 \/ M2 l, o1 L│  │      [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* F, M% E1 W1 C
    │  │      " i3 Z! p" t- s) v
    │  ├─{6}--其他推荐方法
      d* \. \& o: C4 J8 E│  │      (10.6.1)--人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf
    & v5 P& c+ o7 q│  │      [10.6.1]--其他推荐方法.mp4% B+ p5 [4 Y" I! e! X% E
    │  │      
    $ y( b6 F* A% w2 s0 ^# w6 l& J5 _│  ├─{7}--推荐结果的评测方法  s6 _, _& g9 x1 a
    │  │      [10.7.1]--推荐结果的评测方法.mp4& H$ T' b2 w) a/ X' }
    │  │      
    9 X9 P- R  ~1 P0 }" }' n8 i+ V│  ├─{8}--推荐结果的评测指标  I0 m2 N7 V1 d5 W
    │  │      [10.8.1]--推荐结果的评测指标.mp40 D( T! s# x7 _- G9 N" e
    │  │      
      w$ g3 o4 l/ o& a( G│  └─{9}--推荐系统常见问题
    6 B5 u" _' ]% n" C7 w│          [10.9.1]--推荐系统常见问题.mp41 ?  R; O5 F, N' `* Y
    │         
    3 w: {- E+ A" O' q3 \: h: |; o├─{11}--第十一单元深度学习4 Y; n; B' e4 ~% q' G/ l8 l
    │  │  1 a( K" d+ j+ F
    │  ├─{10}--基于LSTM的股票预测
    6 _+ ^+ u8 r: p6 M6 q# E4 T4 e* J$ m│  │      [11.10.1]--基于LSTM的股票预测.mp4
    0 P: w9 E7 O* l5 a  g│  │      
    7 J( p0 a% q. j. ~& N/ F6 F│  ├─{11}--图像定位与识别10 u% J  a% `+ {
    │  │      [11.11.1]--目标检测.mp42 I; J" Z/ h# \0 R
    │  │      
    ( ?( Z& Z. p) m, F" w2 `& H│  ├─{12}--图像定位于识别2
    + v" Z  K$ L% O, i- C; a1 Y0 g│  │      [11.12.1]--目标检测算法.mp4
    6 w& t3 u# D$ T) \/ o% s1 I1 D│  │      / U+ ]& c0 E% o7 \
    │  ├─{13}--强化学习
    % j- N8 g% {7 z0 Q: u│  │      [11.13.1]--加强学习简介.mp4) ]0 p( b' [! R  Y5 Y! X, a
    │  │      : s- j1 n9 |  b! J6 h
    │  ├─{14}--生成对抗网络
    * D4 Q* u8 J+ h' \9 t& L│  │      [11.14.1]--生成对抗网络基础.mp4* [$ s! C( R2 t
    │  │      % r( L5 o$ a; o% C9 e
    │  ├─{15}--迁移学习
    , [6 t; Z- |: v$ f0 k. A0 S5 i│  │      [11.15.1]--迁移学习基础.mp4! G* ^6 N- G6 K. U. M
    │  │      
    0 Z, G" h# ]$ B% {( o2 O│  ├─{16}--对偶学习5 p9 v/ \% K: ]+ e2 E5 {. L. Q/ p; }5 c
    │  │      [11.16.1]--对偶学习基础.mp46 N8 `! D$ {8 u
    │  │      
    8 a$ _, r) R6 I% E" `4 k$ j: G; d│  ├─{17}--深度学习复习
    & e  n) {; f; q" {. A  ~2 X│  ├─{1}--卷积基本概念4 C! c" S3 Z, h7 x- \
    │  │      (11.1.1)--卷积神经网络.pdf
    3 S$ T$ R! z  V" @│  │      [11.1.1]--卷积基本概念.mp42 D3 Z" q# I) t2 L6 @+ r
    │  │      
    4 {; z' L7 V- {7 P) L0 m2 A9 q│  ├─{2}--LeNet框架(1)2 C8 t' @/ l( ?9 ^
    │  │      [11.2.1]--LeNet框架(1).mp4
    2 Y! S* i6 G+ R' ~) X- v1 a' s: K│  │      7 U, U7 q$ u, j3 j) D
    │  ├─{3}--LeNet框架(2)
    1 |- U/ Q$ k$ U1 Z9 k, u: B1 P│  │      [11.3.1]--LeNet框架(2).mp4
    / ?6 F% t+ A  u│  │      * z7 ?; b2 Y9 V5 w5 \% ?, z5 v
    │  ├─{4}--卷积基本单元
    / A5 W, }) @# G9 h│  │      [11.4.1]--卷积基本单元.mp46 V; y( T; l- D) z, R
    │  │      
    . j' ^: w# ?! x+ C! `) F│  ├─{5}--卷积神经网络训练
    ; s& R% j" \" z  l! W│  │      (11.5.1)--卷积笔记.pdf
    ! s0 L2 }/ {9 Z" y4 y│  │      [11.5.1]--卷积神经网络训练.mp4
    3 F* N. \) U, J5 I2 ]│  │      
      t" }$ r8 S! p% ^│  ├─{6}--基于卷积的股票预测
    ! [" S) @  _' V) e- R$ X│  │      (11.6.1)--股票预测.pdf
    ( D8 s4 c0 q; q( g+ S│  │      [11.6.1]--基于卷积的股票预测.mp44 B4 v/ ~( `; H
    │  │      
    ; y2 ~9 ^7 u& }  T. o7 ]9 C! ]│  ├─{7}--循环神经网络RNN基础: b0 r! B6 e$ r8 |4 M) I
    │  │      (11.7.1)--循环神经网络.pdf+ F, \6 N0 e, `+ a. ^$ H
    │  │      [11.7.1]--循环神经网络基础.mp4
    : j9 i* @0 p1 m; o" Z# j1 j( P/ _│  │        {4 f4 F: u7 F, o( O
    │  ├─{8}--循环神经网络的训练和示例5 y; t* y: P) R
    │  │      [11.8.1]--循环神经网络的训练和示例.mp4. {4 R! Z8 ?# r8 [7 F5 j7 b* I
    │  │      % R1 w: }- s4 w. C( l! U
    │  └─{9}--长短期记忆网络LSTM- \- k% P7 Q9 D
    │          (11.9.1)--ConvolutionalLSTMNetwork(选读).pdf
    2 o0 ?0 B$ w' r- i" u. z│          [11.9.1]--长短期记忆网络.mp4; ^1 c* B, B2 ?. h$ Y, }0 @
    │          5 J5 f. R/ I( |8 b, R6 ^
    └─{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨) E' i4 o% V2 C  [' ~1 J
       │  获取更多学习资源.url
    7 i9 r3 s0 _# |0 A4 M   │  : _! P7 S0 p: v8 `0 I8 @) h* ~
       └─{1}--课程教学方法研讨
    % v/ z9 Z5 I8 u3 A           (12.1.1)--突破知识型教学走向实践.pdf
    , p0 O/ D/ K6 A2 f. a           (12.1.2)--数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
    ; N2 f! l8 l0 F. W) f/ S7 T; Z           (12.1.3)--基于项目实践的机器学习课程改革.pdf
    . {( n- q% \" L. R6 D  s           [12.1.1]--实践驱动的机器学习教学.mp4
    1 Y3 _9 P5 @0 ^, Y. F0 _1 u/ I- u
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  • TA的每日心情

    2021-10-19 23:59
  • 签到天数: 469 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-3-7 02:04:01 | 显示全部楼层
    可以的
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  • TA的每日心情
    擦汗
    昨天 10:11
  • 签到天数: 196 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-3-7 06:41:05 | 显示全部楼层
    555555555555555555555
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  • TA的每日心情

    4 天前
  • 签到天数: 143 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-3-7 06:53:01 | 显示全部楼层
    good to download
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 17:32
  • 签到天数: 307 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-3-7 07:05:48 | 显示全部楼层
    谢谢分享!1
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 07:38
  • 签到天数: 289 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-3-7 07:37:54 | 显示全部楼层
    看到这样的好资源真是高兴!感谢
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  • TA的每日心情
    慵懒
    3 天前
  • 签到天数: 202 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-3-7 09:37:52 | 显示全部楼层
    2019年11月机器学习
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-9-23 10:54
  • 签到天数: 89 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2021-3-7 09:52:43 | 显示全部楼层
    看看这个感谢楼主分享谢谢了
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 11:39
  • 签到天数: 839 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-3-7 10:04:00 | 显示全部楼层
    机器学习
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 20:10
  • 签到天数: 1073 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-3-7 10:09:33 | 显示全部楼层
    RE: 2019年11月机器学习(商务数据分析)" X; M; {# H' g9 a6 P/ n& O
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