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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0 l/ k3 R9 c* l- ?
    │  │  6 V4 Y0 F$ i. z  k
    │  ├─{1}--机器学习简介
    ) H3 L( D$ E( \│  │      (1.1.1)--机器学习简介.pdf
    ' m  f) R' g; Y$ ?│  │      [1.1.1]--机器学习的初步认识.mp4
    8 s5 Z8 x9 j$ d4 j' G│  │      
    ; f9 I% m# r+ z" Z, R7 `│  ├─{2}--机器学习过程# ]3 T" m2 e4 O0 `' r
    │  │      [1.2.1]--机器学习过程.mp4
    6 W, J0 V# g7 o& m│  │      . h6 ]7 I2 n4 l4 a6 e. l; \# U
    │  ├─{3}--机器学习常用算法(1)' Q8 F9 q. ~5 M5 u  }8 ~
    │  │      (1.3.1)--机器学习算法地图.pdf9 v1 i- t# v2 t9 E
    │  │      [1.3.1]--机器学习常用算法.mp47 R: H" ?: w' b; @
    │  │      
    , C' h; y- ]7 z0 V- _& K( b2 i│  ├─{4}--机器学习常用算法(2)
    ' o1 x) M8 p  L0 n4 P│  │      [1.4.1]--机器学习常用算法(2).mp4
    ( z# r- @; n5 ^2 m/ }│  │      % P  I+ s7 J7 a: e# U( n1 m
    │  ├─{5}--机器学习常见问题
    3 a* ]+ I6 A6 @# }. E│  │      [1.5.1]--机器学习常见问题(1).mp4
    + L" o5 E6 L& o7 U! ~4 j+ R$ P: K% ^1 M│  │      9 j. f- S  I7 B& s% S; @' X. V! N4 t* {
    │  ├─{6}--从事机器学习的准备* h, \+ t- o+ m1 _0 S' w' ?+ k" f
    │  │      [1.6.1]--从事机器学习的准备.mp4! L5 j3 Q2 Q5 H1 ?1 u
    │  │      
    $ Z+ Q7 v' g% H( \! C* r│  └─{7}--机器学习的常用应用领域  E' `" a2 H5 @
    │          [1.7.1]--机器学习常用领域.mp4
    $ K, o$ U. E% h6 [" v2 {6 s. g" i│         
    4 h  T; ~& L6 N& g├─{2}--第二单元分类算法
    : B- }# P$ {+ ^& O' t│  │  7 I6 g8 B4 Z; C: D; N: c
    │  ├─{10}--贝叶斯网络模型算法
    6 I+ X# x4 B- O0 [│  │      (2.10.1)--贝叶斯网络.pdf: G1 c' h; f, p5 Y, X
    │  │      [2.10.1]--贝叶斯网络模型.mp4
    * a6 l' C2 F0 R) H│  │      / y, {1 w8 z; \) ]0 G# n2 J; T
    │  ├─{11}--贝叶斯网络的应用
    $ t3 _* m- Q3 `+ x( A/ B( M│  │      (2.11.1)--贝叶斯网络的应用研究(选读).pdf
    * `1 F& _: |1 P! f* z* v$ W+ a│  │      [2.11.1]--贝叶斯网络的应用.mp4
    ! s$ ~0 `# v/ \) ^4 b│  │      
    ; B  m3 G  y+ ]# Z8 O' W│  ├─{12}--主分量分析和奇异值分解1 V1 U" `/ }3 Q+ j- ]
    │  │      (2.12.1)--主分量分析.pdf
    ( j9 \3 J  N+ v- e│  │      [2.12.1]--主分量分析和奇异值分解.mp4
    , E  t4 E" |. }  ]$ o2 V# Q│  │      
    4 U+ y" M4 y; ], H6 K│  ├─{13}--判别分析; }: z8 h" S$ T) R
    │  │      [2.13.1]--判别分析基础.mp4' O% j5 m; E2 s1 B( I, q: g
    │  │      ! L5 {$ J" i3 l( p0 Y9 f; m
    │  ├─{1}--决策树概述  k1 O- L& J' @5 I
    │  │      (2.1.1)--分类与决策树.pdf: I) M) e( f! f, X
    │  │      [2.1.1]--决策树算法.mp49 }3 p9 x: h' P1 L, d- I% W$ X% Z
    │  │      ) L; C, }4 b2 I3 |7 }
    │  ├─{2}--ID3算法
    - G' I, ^- j' [│  │      [2.2.1]--ID3算法.mp4
    ( \8 d# k5 `1 W  P- E: b' i/ P│  │      
    3 Q' \* S1 v6 l% h" C. O│  ├─{3}--C4.5算法和CART算法
    + n( {! P4 q1 O4 f# o│  │      (2.3.1)--决策树应用研究(选读).pdf0 u# x- w' p% J3 |7 |: k& e9 W5 H
    │  │      [2.3.1]--C4.5算法和CART算法.mp4! a. U" l% y2 H$ Q+ `* x
    │  │      
    3 w6 N& Y$ h+ y: j│  ├─{4}--连续属性离散化、过拟合问题. n; O" c. H% j) l9 Z( T5 N9 x& j+ d
    │  │      [2.4.1]--连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
    3 s0 r, y& m1 U3 q" M; D3 G│  │      
    7 m; h7 l( @% Y│  ├─{5}--集成学习. u  W1 J# a1 R+ C) [
    │  │      (2.5.1)--集成学习应用研究(选读).pdf+ v! s( @9 n1 y
    │  │      (2.5.2)--GBDT等算法的补充.pdf
    ' c$ t! {# E* J+ _( G  W│  │      [2.5.1]--集成学习常用算法.mp4
    8 f$ q8 d2 s! `( H3 y$ E' p│  │      [2.5.2]--GBDT梯度提升树算法.mp4
    % J1 F5 Q4 E3 F0 D│  │      2 S$ f( e1 {) ^+ m$ u" b
    │  ├─{6}--支持向量机基本概念' Y: `  v! {2 S1 K- c' t% Z
    │  │      (2.6.1)--支持向量机.pdf
    8 L- e/ ?. N2 e+ N2 w$ ?& R│  │      [2.6.1]--支持向量机简介.mp4% w. ~- u* O& S, s
    │  │      ! a  Z, u9 B9 Z( J- s' Z- `
    │  ├─{7}--支持向量机原理8 }; t2 j/ j3 ]& D. P- W* I
    │  │      [2.7.1]--支持向量机原理.mp4
    1 R' i7 Z* z* Q. H) [; R' e) }│  │      - d. G+ ^. T0 P2 e) P! U7 M$ y! E( c
    │  ├─{8}--支持向量机的应用
    0 k) H1 m3 Y+ P│  │      (2.8.1)--支持向量机应用研究(选读).pdf
    ; v! }5 Y/ v/ Y( ~+ D│  │      [2.8.1]--支持向量机的应用.mp4- d& Y7 O. J0 d' }% ^  Z
    │  │      1 H2 B# Y! B1 c  m+ p; [
    │  └─{9}--朴素贝叶斯模型) E9 v* h: t& x: A. f' _
    │          (2.9.1)--贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf
    $ K- P; k' l3 ^7 R│          [2.9.1]--贝叶斯网络简介.mp43 T7 q5 }* L7 c5 U$ E
    │         
    ( N3 Z" @, g# N4 H3 h1 W├─{3}--第三单元神经网络基础
    * c, ^7 b- Q! \# N4 L5 Z7 _│  │  
    9 ^* D0 D2 C7 E2 d4 W) P  A! N! M│  ├─{1}--神经网络简介
    & {" Y1 F5 g+ L│  │      (3.1.1)--神经网络基础.pdf3 x, E  j0 k& o5 P
    │  │      [3.1.1]--神经网络简介.mp4
    ( e: e1 U% S) \- C6 H; V4 T│  │      3 {+ N' N/ v, K( X
    │  ├─{2}--神经网络相关概念
    / j/ p4 I& Y) p2 J│  │      [3.2.1]--神经网络相关概念.mp4
    8 j, l2 C& v" B, f7 l0 s' `. P│  │      
    ! o! s7 N+ c, U& O6 o+ [: _, w│  ├─{3}--BP神经网络算法(1)" Q& z, B% D! x+ I; Z( R2 d' u- L
    │  │      [3.3.1]--BP神经网络算法(1).mp4# P/ _: Q. h7 w; D+ ]# D6 j4 |9 \
    │  │      
    / _9 b& r2 b. Q% P8 r: Q. y│  ├─{4}--BP神经网络算法(2)4 A2 F1 ~* k$ o
    │  │      [3.4.1]--BP神经网络算法(2).mp4- q  q; f- m5 E  V
    │  │      5 n2 Q  O- U' f4 m) g/ |' L3 T
    │  └─{5}--神经网络的应用4 a+ E- m0 M' {! n7 ]" \3 Q/ r
    │          (3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
    0 ~1 d+ d6 L& k, Z, c0 {* m│          [3.5.1]--神经网络的应用.mp4' u/ s' G0 V" G5 l5 h) N
    │         
    " m5 w2 T/ Q$ X% \9 m: n4 b3 \├─{4}--第四单元聚类分析
    # {) ^3 G( c5 S) D) p% T│  │  9 M" q; O) \& i
    │  ├─{1}--聚类分析的概念3 D: h' H3 i# _& R5 x5 d5 C
    │  │      (4.1.1)--聚类分析.pdf
    ) u) @+ l/ G( ^$ q. r6 a│  │      [4.1.1]--聚类分析的概念.mp4
    4 T& h" c. J% s- _│  │      : A- e+ ]. C' k% b. l
    │  ├─{2}--聚类分析的度量* @2 Y. H1 Z$ t# U' V+ X  \& N; g+ J, j+ `
    │  │      [4.2.1]--聚类分析的度量.mp46 d" d- _3 Z) U* W
    │  │      ; g3 \5 L, O7 w2 N8 i% E
    │  ├─{3}--基于划分的方法(1)( [  @- ?. x% C& G$ D. S* S* K
    │  │      (4.3.1)--聚类的个性化学习应用(选读).pdf
    . c3 E) ^, O8 t: B│  │      [4.3.1]--基于划分的方法(1).mp4! R$ ~" Z, R4 G/ y; Z0 W8 ~
    │  │      
    1 D& _6 x' ]9 n8 m, E$ U5 e│  ├─{4}--基于划分的方法(2)
    2 r  P3 \, ?) }  U' L3 P/ D  k│  │      [4.4.1]--基于划分的方法(2).mp4
    ) ?2 r8 H1 t, U│  │      7 W. ~* K, K; R" @
    │  ├─{5}--基于密度聚类和基于层次聚类, L% g7 h1 i8 a( u$ z. Z! x$ h; m/ v) S
    │  │      (4.5.1)--聚类的社交网络应用(选读).pdf% r8 D  @7 `* O2 \5 U7 [! X% ^
    │  │      (4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf- F# M, m9 f/ i
    │  │      [4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp45 ~1 L5 p& ^* M- j: e% w6 d" x
    │  │      
    ' m0 E2 f: T4 Z' J│  ├─{6}--基于模型的聚类
    . M7 O5 v: b. s; c% W│  │      [4.6.1]--基于模型的聚类.mp4( L# _& c; C/ |% F% ?2 q* ~
    │  │      0 G" Z/ ]; L" G* Z
    │  └─{7}--EM算法: ?, \% ]9 l. r7 p9 W6 ?+ Z
    │          [4.7.1]--EM聚类算法.mp4
    , k4 @' |/ j( a( x7 x│          6 |: A& H! y) I' _9 j2 H/ M
    ├─{5}--第五单元可视化分析
    : h# c0 X. G' M│  │  
    # S7 s2 {) Z# j, P│  ├─{1}--可视化分析基础
    % ?: L9 s  H; U/ A8 C│  │      (5.1.1)--可视化基础.pdf
    + b' M; R2 [/ F" f5 F│  │      [5.1.1]--可视化分析基础.mp4
    ) s4 w6 f* P3 t" _, p  @! K! k│  │      
    0 _: q: m$ a! _8 k9 {│  ├─{2}--可视化分析方法
    1 Y" P; i4 U  ^$ A7 v% K0 b. J│  │      (5.2.1)--可视化的应用(选读).pdf) |) g& T3 M$ @  }
    │  │      [5.2.1]--可视化分析方法.mp4
      Q2 s, B2 H- _& g" s8 J│  │      & [+ ?+ V3 _7 A+ E+ p
    │  └─{3}--在线教学的数据分析案例
    1 X6 X# H( Y3 X' ~& I│          [5.3.1]--在线教学的数据分析.mp4& F! z* N$ O+ ?* W
    │          ! q$ [' S1 _8 Y) n- G8 e7 F! S
    ├─{6}--第六单元关联分析
    2 Q: p! V3 n0 {' M, N│  │  
    * G" W1 [5 M# Q- d% V/ p; t% _6 u│  ├─{1}--关联分析基本概念
    . [# f7 N! g: `' W9 |- J5 E0 v│  │      (6.1.1)--关联分析.pdf
      ~# q$ x" T( M, ?* G3 t# I│  │      [6.1.1]--关联分析基本概念.mp4+ K! ]2 X- t7 a9 S. S
    │  │      
    7 |- G9 t! k. g1 _; t  t4 |│  ├─{2}--Apriori算法
    + |2 j% V  J8 X" @3 o+ N│  │      (6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用(选读).pdf
    + N0 f$ Z! F# m: D5 A# h│  │      [6.2.1]--Apriori算法.mp4" Y/ z' x! Y% ?6 d1 b( Z7 ?
    │  │      
    , n8 ?. i2 ~' E6 R2 Q# c' F* x, |│  └─{3}--关联规则应用0 D0 D% \" h8 O1 I- a; S6 U) m3 r
    │          (6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用(选读).pdf% a# G: u! f, x" @. g+ L/ Q" y! o
    │          [6.3.1]--关联规则应用.mp4
    ! f4 s4 R! Z0 n# [9 c│          + [! K5 g4 u% L8 l
    ├─{7}--第七单元回归分析
    & d% d4 e. X1 d& @+ Y, c" D│  │  
    1 r7 H& H; |, l, a- p) r│  ├─{1}--回归分析基础
    ( Y  r+ f3 ?4 m) A│  │      (7.1.1)--回归分析.pdf4 Y; V! R: K5 U
    │  │      [7.1.1]--回归分析基础.mp44 T2 i  S4 ~/ K& O
    │  │      5 p1 h8 g/ [2 l  |0 d
    │  ├─{2}--线性回归分析- x/ I/ o( H+ [) j
    │  │      (7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf/ O- `4 n; y" }# W0 }7 ~
    │  │      [7.2.1]--线性回归分析.mp4# ~" |% B! F4 L* n) j$ q- K' {
    │  │      
    5 S+ v' N  C2 h" e- J2 x% t- {│  └─{3}--非线性回归分析
    3 P$ E& m/ I& p) O; `; U. W│          ts_downloads.txt4 m( `0 T! c# l" J/ U! l
    │         
    0 R) ]+ o( Z7 }9 i# u8 c├─{8}--第八单元文本分析
    6 j  y# o1 r" F& W│  │  
    : J  d- O  S' e4 R│  ├─{1}--文本分析简介9 h# O. \3 h; {) L/ y
    │  │      (8.1.1)--文本分析基础.pdf
    2 [6 k/ `% t) m" D- }0 o, t│  │      [8.1.1]--文本分析简介.mp4* K$ g' z3 r& [: q& O- _9 I- g( K
    │  │      " ~5 ]' x  x/ ~, X1 A& ~9 h
    │  ├─{2}--文本分析基本概念
    1 n% a& V8 v7 \5 G% `│  │      (8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf
    4 r: A+ O8 w- U7 F6 s! a: E7 O│  │      [8.2.1]--文本分析基本概念.mp45 J' Z2 i" i, r+ t# C
    │  │      
    " M5 Z9 r4 e" i1 j/ b! k, v│  ├─{3}--语言模型、向量空间模型2 s( o4 q$ [( @" M) }! h+ u
    │  │      [8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4
    ; Y# D5 e7 |7 j1 N│  │      ! b: B; |( P: U5 ]' s
    │  ├─{4}--词法、分词、句法分析, g$ O. w, K% t3 i2 M! ]
    │  │      [8.4.1]--词法、分词、句法分析.mp4
    - r  r1 a. G" D2 o* D& R0 A! h; l│  │      
    " e" h- l, Z6 ]; M│  ├─{5}--语义分析, _# a6 W+ `9 y3 c0 E2 Y, L- B
    │  │      [8.5.1]--语义分析.mp48 r" n0 ?/ D/ j1 ?; F( u
    │  │      
    ' w# {2 S. o" i4 ]) d│  ├─{6}--文本分析应用
    , T7 {$ I' j  {. ^4 e# g3 ^6 ~│  │      (8.6.1)--文本分析应用案例(选读).pdf
    + ?/ m( o8 K# p3 m) L│  │      (8.6.2)--Usingtextminingandsentimentanaly.pdf
    4 W2 P* P; N! j; |" C$ X│  │      [8.6.1]--文本分析应用.mp4
    % P; y3 B6 Z6 n% i: L9 c& g5 F│  │      2 k8 M" {- s& i- ~
    │  ├─{7}--知识图谱简介, w9 w5 V8 Z0 ~$ K/ R" o) M
    │  │      (8.7.1)--知识图谱.pdf2 S2 V$ x" g% w8 V. p: n7 |9 }
    │  │      [8.7.1]--知识图谱概念.mp4( t7 v. P. T/ p7 M' T( K5 Q, W
    │  │      ' F! u! P2 n7 J3 N. D7 V( L7 ^
    │  ├─{8}--知识图谱技术! t$ k. J: s. {
    │  │      [8.8.1]--知识图谱技术.mp4
    : }7 ]7 }/ v( a7 ]- r9 K│  │      , t9 _: S4 S! g5 ]
    │  └─{9}--知识图谱构建和应用
    - B9 k4 h8 ~# h$ a( A- [│          [8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp4
    0 D- V8 W/ L, f: U; B│         
    ( L- A2 s: z; E. l- }( V7 H├─{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法
    9 X4 N6 f3 m1 }( {│   │  获取更多学习资源.url  w3 F4 L. G2 H4 C9 `/ x' Z5 G
    │   │  
    , U3 }! H* Z6 F3 B│   ├─{1}--分布式机器学习基础6 B" U1 M# B+ q* n" Y7 k3 j
    │   │      (9.1.1)--分布式机器学习.pdf
    0 ]1 L# @, M) _1 f! {& W) q│   │      [9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4
    - G+ l! R+ U; O0 f9 h│   │      
    % n7 Y4 U5 d$ F' n* |6 y4 j: e- n│   ├─{2}--分布式机器学习框架
    / A0 s! t8 e9 j  a0 d" g: x1 x) {│   │      [9.2.1]--分布式机器学习框架.mp4
    6 z0 D7 W& `$ `9 ?, T; ~│   │      
    7 x6 x! A- U  k5 w& n& j1 N0 o│   ├─{3}--并行决策树
    & f/ Z/ N' s& @, I+ E$ W2 R& J│   │      [9.3.1]--并行决策树.mp4
    ) S" o/ Z0 @' Z& I# V- X3 ]│   │      : Z0 X) ?- M# [$ X5 U% p4 w/ T, k* s) ^
    │   ├─{4}--并行k-均值算法- z" m& ]* I1 L' J- w" J7 Y
    │   │      [9.4.1]--并行k-均值算法.mp42 i2 m% h3 V. T9 N
    │   │      
    5 Z. \5 U0 t) ^│   ├─{5}--并行多元线性回归模型
      l5 x$ J% ^2 q9 y; m& H+ O& \│   │      [9.5.1]--并行多元线性回归模型.mp4$ Q  p7 }1 D( K- K
    │   │      9 r4 l2 _+ V# m2 x3 ^2 b
    │   ├─{6}--遗传算法基础
    4 D6 ~% t% J, B. x8 {# U│   │      (9.6.1)--遗传算法.pdf
    , @" P' v' M+ g' I6 n; f│   │      [9.6.1]--遗传算法基础.mp4
    1 t7 B- K+ o/ }" c8 Q- `│   │      5 ^* a7 F) T: D0 o. v1 J, N
    │   ├─{7}--遗传算法的过程
    6 F- M1 n: v, `) `( Z│   │      [9.7.1]--遗传算法的过程.mp4, E0 P0 s& E) Y! F7 F. F
    │   │      
    $ w+ |. O3 k' {* g  l6 r* Y; D│   ├─{8}--遗传算法的应用
    % ^* Y7 H& M0 i' o│   │      (9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
    + e$ ]4 _0 }' @7 Z( [│   │      [9.8.1]--遗传算法的应用.mp4
    : C! j( n5 V# u+ Q6 n│   │      
    * x8 ?$ M. Q( t# c5 s│   └─{9}--蜂群算法9 d, q$ X/ D$ T3 ?/ ]0 ~
    │           [9.9.1]--蜂群算法.mp47 J! L5 P" `) F6 X) W
    │           
    - J" s6 \/ D9 n  w# p2 E├─{10}--第十单元电子推荐系统3 s) r7 L# a% S% Q2 q
    │  │  9 O" u4 e  N) j; `; f8 K
    │  ├─{1}--推荐系统基础
    1 |# o! n9 a  ^- l" I( y' B* r│  │      (10.1.1)--推荐技术.pdf4 B6 x9 W% ]; e3 c7 s$ \6 f. V" r
    │  │      [10.1.1]--推荐系统基础.mp4: A- F7 G$ q( r. t# |
    │  │      * Y0 {! w# P( }9 ~- L; {3 w
    │  ├─{2}--推荐系统结构" v8 N3 w6 Z; {) r
    │  │      [10.2.1]--推荐系统结构.mp4
    9 u# Q: c, `# h│  │      
    * G6 ~2 e! W% m) s8 D- M9 q7 H# s+ F│  ├─{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
    " b! m9 @, e, Q7 j8 G1 r4 H0 r│  │      (10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf
    6 t4 k  ~! j6 e/ y: i│  │      [10.3.1]--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
    ( u7 I! [3 @' P. j│  │      
    / M# o% h& l; Q7 ]5 x, ~│  ├─{4}--基于协同过滤的推荐算法
    . C! C6 w% q+ E0 C│  │      (10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf/ B/ F; H& Q# ~8 t% ^& [- _
    │  │      [10.4.1]--基于协同过滤的推荐算法.mp4
    - T4 r4 t; c8 B5 v│  │      5 n1 V4 B* `/ \
    │  ├─{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐2 K& C, x5 Z4 R" Z! B
    │  │      [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( p5 R8 S( B7 W# v- {# j& O
    │  │      
    # p1 R7 }; X4 }6 [& E9 x4 P│  ├─{6}--其他推荐方法% P. U: Q8 j9 t: d3 v* k/ h) Q
    │  │      (10.6.1)--人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf; f( q9 \4 ^4 F) f. b! ]7 W
    │  │      [10.6.1]--其他推荐方法.mp4
    , y; Q' {9 \, H+ r3 ~. G│  │      
    % Q( Z# S2 L6 N+ C, f/ L│  ├─{7}--推荐结果的评测方法
    : |+ C8 x4 j! N* c- n│  │      [10.7.1]--推荐结果的评测方法.mp4* o9 q1 j5 R- h* o) ^  x: l
    │  │      % |& \  K2 X$ h$ }" J
    │  ├─{8}--推荐结果的评测指标
    4 D3 ^, K+ u  e│  │      [10.8.1]--推荐结果的评测指标.mp43 K4 _: N& B4 S% Q1 ~! T
    │  │      / z4 K, C; g$ t% H
    │  └─{9}--推荐系统常见问题
    . Y6 v/ T# ]5 i& f3 p│          [10.9.1]--推荐系统常见问题.mp4; ?4 l9 b1 R8 I! o8 ^" Z
    │         
    ' m) ~* A# l2 |1 _├─{11}--第十一单元深度学习& D5 ^2 a& _/ d) i" D% l6 w
    │  │  $ X$ r! |7 o* R7 q+ v7 s( j8 X
    │  ├─{10}--基于LSTM的股票预测! V# g( z8 r+ h: k% [0 i
    │  │      [11.10.1]--基于LSTM的股票预测.mp41 ]+ r2 ?- Q1 r' `; k  `
    │  │      
    : b6 V! i; U2 X: ~$ E│  ├─{11}--图像定位与识别14 }1 c' b, [5 U) W/ D1 D
    │  │      [11.11.1]--目标检测.mp44 G' h- k& L( K, M: c$ e, C2 A
    │  │      
    7 c# Z9 r( S; t, m" Z+ B│  ├─{12}--图像定位于识别2
    & P% k- k5 e8 ^" L; o│  │      [11.12.1]--目标检测算法.mp4
    5 m$ p8 D6 g1 Z, r, u+ U/ P/ F6 [│  │      6 a; v$ u6 K* V9 V
    │  ├─{13}--强化学习
    3 Y8 t- o1 X9 d7 n│  │      [11.13.1]--加强学习简介.mp4! x3 D! z9 a6 y( z! o
    │  │      
    , R% h. Y; r  A0 g6 M│  ├─{14}--生成对抗网络) M8 L' Y4 J: A" o% W6 j8 M" Q
    │  │      [11.14.1]--生成对抗网络基础.mp4
    0 w  [8 M  z  H" C│  │      
    $ C: A8 n& t" A8 O! v│  ├─{15}--迁移学习) I0 Q; _* E2 W' {% N+ w# o
    │  │      [11.15.1]--迁移学习基础.mp4
    5 T1 |; c' h! F2 H! u│  │      
    / P9 ^' X6 C% p; m│  ├─{16}--对偶学习
    ( q7 |; Q* O! s0 h: c/ j1 M│  │      [11.16.1]--对偶学习基础.mp4
    7 a+ r7 O' c3 O: v& w$ K3 h│  │      , o* j8 L0 z0 c* b) i  ?
    │  ├─{17}--深度学习复习
    4 ]$ m+ u8 t5 d! {. S│  ├─{1}--卷积基本概念- F! ?3 p  J6 n0 [4 E
    │  │      (11.1.1)--卷积神经网络.pdf
    ) |# T0 Y4 S# r# i) k# C- m2 _$ X  z│  │      [11.1.1]--卷积基本概念.mp4+ X4 ?" ?$ r0 v" N
    │  │        h6 ]7 R' R" n4 S. i
    │  ├─{2}--LeNet框架(1)
    7 c1 m: E4 D2 [. r% q7 j1 Z│  │      [11.2.1]--LeNet框架(1).mp4- E! k: t' d  e
    │  │      
    ( T& ]$ R; N7 N│  ├─{3}--LeNet框架(2)) Y% v/ Z( B) T" w) t+ t
    │  │      [11.3.1]--LeNet框架(2).mp47 o6 e$ [5 u! c, y* k  y9 X
    │  │      / F: }( \( k+ q* d) ?. \# {" E! `
    │  ├─{4}--卷积基本单元/ \5 k" V7 b' u
    │  │      [11.4.1]--卷积基本单元.mp4
    $ @) S. |& h+ R+ F/ V7 _│  │      ; Z% e7 u. B8 e
    │  ├─{5}--卷积神经网络训练4 |' U$ R* i  J( Z8 i
    │  │      (11.5.1)--卷积笔记.pdf
    3 V; u& l' a1 _. f│  │      [11.5.1]--卷积神经网络训练.mp4
    , k. k% p5 }9 D" @: M1 \│  │      $ Y0 H9 s0 Z1 g. r2 Q
    │  ├─{6}--基于卷积的股票预测3 l' n  Y6 ^& F' |% a& j1 |; G6 F
    │  │      (11.6.1)--股票预测.pdf
    " ~) g/ P+ \% }│  │      [11.6.1]--基于卷积的股票预测.mp49 _3 N2 _* `& Y  B# n
    │  │      
    " l$ ?! @- e+ R6 L│  ├─{7}--循环神经网络RNN基础4 x/ V3 L# e: B) T! s
    │  │      (11.7.1)--循环神经网络.pdf/ w! \: c2 G# C; L& E
    │  │      [11.7.1]--循环神经网络基础.mp4
    ; j/ \  b* }$ k6 u8 P' Z0 j│  │      
    % N* H2 L( _  _│  ├─{8}--循环神经网络的训练和示例
    , r1 W, B' V7 N0 [- ?. d0 Y* @│  │      [11.8.1]--循环神经网络的训练和示例.mp4
    ' ?& c  t) q! U, M│  │      
    : j! i, N# W( y1 m7 @# |│  └─{9}--长短期记忆网络LSTM! p4 T+ T, w5 }- G5 l
    │          (11.9.1)--ConvolutionalLSTMNetwork(选读).pdf
    2 m# Q5 z& L# _5 H│          [11.9.1]--长短期记忆网络.mp46 Y: s; N; Z% e  _. V# ]
    │          ; L5 k, R' Z" `  h2 y3 r
    └─{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨; y# z4 |1 I4 ^# r4 n# t8 A; _
       │  获取更多学习资源.url
    % u) n  R/ l' Z   │  ; H4 q3 |. ~1 U' r
       └─{1}--课程教学方法研讨
    ( H7 K0 Q; R) ?, p# |3 e* K           (12.1.1)--突破知识型教学走向实践.pdf  j8 o' G3 c( F; x2 Y% x: |
               (12.1.2)--数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
    0 }4 x! B/ f7 G' Y" O9 ~* {, t           (12.1.3)--基于项目实践的机器学习课程改革.pdf
    # f* m" x% c9 W+ F           [12.1.1]--实践驱动的机器学习教学.mp46 i) f+ m1 u0 F$ [6 j; l; Q. p, Q8 V. \

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  • TA的每日心情

    昨天 15:51
  • 签到天数: 454 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
    2021-7-19 06:10
  • 签到天数: 160 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

    前天 06:57
  • 签到天数: 118 天

    [LV.6]普通吧粉

    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 08:54
  • 签到天数: 258 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
    5 小时前
  • 签到天数: 199 天

    [LV.7]超级吧粉

    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
    2021-7-11 09:25
  • 签到天数: 199 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
    2021-7-5 18:59
  • 签到天数: 87 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 20:05
  • 签到天数: 770 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
    5 小时前
  • 签到天数: 990 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)
    " B$ Z* r9 w8 m  t. l7 y
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