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商务数据分析教程
20.商务数据分析教程
├─{10}–第十单元电子推荐系统
│ ├─{1}–推荐系统基础
│ │ ├┈(10.1.1)–推荐技术.pdf
│ │ └┈[10.1.1]–推荐系统基础.mp4
│ ├─{2}–推荐系统结构
│ │ └┈[10.2.1]–推荐系统结构.mp4
│ ├─{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
│ │ ├┈(10.3.1)–location-awarerecommendersystemf.pdf
│ │ └┈[10.3.1]–基于人口统计3q学的推荐、基于内容的推荐.mp4
│ ├─{4}–基于协同过滤的推荐算法
│ │ ├┈(10.4.1)–personalizedrecommenderforcosmet.pdf
│ │ └┈[10.4.1]–基于协同过滤的推荐算法.mp4
│ ├─{5}-cv6-基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
│ │ └┈[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
│ ├─{6}–其他推荐方法
│ │ ├┈(10.6.1)–人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf
│ │ └┈[10.6.1]–其他推荐方法.mp4
│ ├─{7}–推荐结果的评测方法
│ │ └┈[10.7.1]–推荐结果的评测方法.mp4
│ ├─{8}–推荐结果的评测指标
│ │ └┈[10.8.1]–推荐结果的评测指标.mp4
│ └─{9}–推荐系统常见问题
│ └─└┈[10.9.1]–推荐系统常见问题.mp4
├─{11}–第十一单元深度学习
│ ├─{10}–基于LSTM的股票预测
│ │ └┈[11.10.1]–基于LSTM的股票预测.mp4
│ ├─{11}–图像定位与识别1
│ │ └┈[11.11.1]–目标检测.mp4
│ ├─{12}–图像定位于识别2
│ │ └┈[11.12.1]–目标检测算法.mp4
│ ├─{13}–强化学习
│ │ └┈[11.1eJ3.1]–加强学习简介.mp4
│ ├─{14}–生成对抗网络
│ │ └┈[11.14.1]–生成对抗网络基础.mp4
│ ├─{15}–迁移学习
│ │ └┈[11.15.1]–迁移学习基础.mp4
│ ├─{16m6b}–对偶学习
│ │ └┈[11.16.1]–对偶学习基础.mp4
│ ├─{17}–深度学习复习
│ ├─{1}–卷积基本概念
│ │ ├┈(11.1.1)–卷积神经网络.pdf
│ │ └┈[11.1.1]–卷积基本概念.mp4
│ ├umo─{2}–LeNet框架（1）
│ │ └┈[11.2.1]–LeNet框架（1）.mp4
│ ├─{3}–LeNet框架（2）
│ │ └┈[11.3.1]–LeNet框架（2）.mp4
│ ├─{4}–卷积基本单元
│ │ └┈[11.4.1]–卷积基本单元.mp4
│ ├─{5}–卷积神经网络训练
│ │ ├┈(11.5.1)–卷积笔记.pdf
│ │ └┈[11.5.1]–卷积神经网络训练.mp4
│ ├─{6}–基于卷积的股票预测
│ │ ├┈(11.6.1)–股票预测.pdf
│ │ └┈[11.6.1]–基于卷积的股票预测.mp4
│ ├─{7}–循环神经网络RNN基础
│ │ ├┈(11.7.1)–循环神经网络.pdf
│ │ └┈[11.7.1]–循环神经网络基础.mp4
│ ├─{8}–循环神经网络的训练和示例
│ │ └┈[11.8.1]–循环神经网络的训练和示例.mp4
│ └─{9}–长短期记忆网络LSTM
│ └─├┈(11.9.1)–ConvolutionalLSTMNetwork（选读）.pdf
│ └DPT─└┈[11.9.1]–长短期记忆网络.mp4
├─{12}–第十二单元面向实践的机器学习课程研讨
│ └─{1}–课程教学方法研讨
│ └─├┈(12.1.1)–突破知识型教学走向实践.pdf
│ └─├┈(12.1.2)–数据分析3c类课程的技能培养方法探讨.pdf
│ └─├┈(12.1.3)–基于项目实践的机器学习课程改革.pdf
│ └─└┈[12.1.1]–实践驱动的机器学习教学.mp4
├─{1}–第一单元机器学习概论
│ ├─{1}–机器学习简介
│ │ ├┈(1.1.1)–yT机器学习简介.pdf
│ │ └┈[1.1.1]–机器学习的初步认识.mp4
│ ├─{2}–机器学习过程
│ │ └┈[1.2.1]–机器学习过程.mp4
│ ├─{3}–机器学习常用算法（1）
│ │ ├┈(1.3.1)–机器学习算法地图.pdf
│ │ └┈[1.3.1]–机器学习常用算法.mp4
│ ├─{4}–机器学习常用算法（2）
│ │ └┈[1.4.1]–机器学习常用算法（2）.mp4
│ ├─{5}–机器学习常见问题
│ │ └┈[1.5.1]–机器学习常见问题（1）.mp4
│ ├─{6}–从事机器学习的准备
│ │ └┈[1.6.1]–从事机器学习的准备.mp4
│ └─{7}–机器学习的常用应用领域
│ └─└┈[1.7.1]–机器学习常用领域.mp4
├─{2}–第二单元分类算法
│ ├─{10}–贝叶斯网络模型算法
│ │ ├┈(2.10.1)–贝叶斯网络.pdf
│ │ └┈[2.10.1]–贝叶斯网络模型.mp4
│ ├─{11}–贝叶斯网络的应用
│ │ ├┈(2.11.1)–贝叶斯网络3XP的应用研究（选读）.pdf
│ │ └┈[2.11.1]–贝叶斯网络的应用.mp4
│ ├─{12}–主分量分析和奇异值分解
│ │ ├┈(2.12.1)–主分量分析.pdf
│ │ └┈[2.12.1]–主分量分析和奇异值分解.mp4
│ 18J ├─{13}–判别分析
│ │ └┈[2.13.1]–判别分析基础.mp4
│ ├─{1}–决策树概述
│ │ ├┈(2.1.1)–分类与决策树.pdf
│ │ └┈[2.1.1]–决策树算法.mp4
│ ├─{2}–ID3算法
│ │ └┈[2.2.1]–ID3算法.mp4
│ ├─{3}–C4.5算法和CART算法
│ │ ├┈(2.3.1)–决策树应用研究（选读）.pdf
│ IT培训教材 │ └┈[2.3.1]–C4.5算法和CART算法.mp4
│ ├─{4}–连续属性离散化、过拟合问题
│ │ └┈[2.4.1]–连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
│ ├─{5}–集成学习
│ │ ├┈(2.5.1)–集成学习应用研究（选读）.pdf
│ │ ├┈(2.5.2)–GBDT等算法的补充.pdf
│ │ ├┈[2.5.1]–集成学习常用算法.mp4
│ │ └┈[2.5.2]–GBDT梯度提升树算法.mp4
│ ├─{6}–支持向量机基本概念
│ │ ├┈(2.6.1)–支持向量机.pdf
│ │ └┈[2.6.1]–支持向量机简介.mp4
│ ├─{7}–支持向量机原理
│ │ └┈[2.7.1]–支持向量机原理.mp4
│ ├─{8}–支持向量机的应用
│ │ ├┈(2.8.1)–支持向量机应用研究（选读）.pdf
│ │ └┈[2.8l6Z .1]–支持向量机的应用.mp4
│ └─{9}–朴素贝叶斯模型
│ └─├┈(2.9.1)–贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf
│ └─└┈[2.9.1]–贝叶斯网络简介.mp4
├─{3}–第三单元神经网络基础
│ ├─{1}–Du神经网络简介
│ │ ├┈(3.1.1)–神经网络基础.pdf
│ │ └┈[3.1.1]–神经网络简介.mp4
│ ├─{2}–神经网络相关概念
│ │ └┈[3.2.1]–神经网络相关概念.mp4
│ ├─{3}–BP神经网络算法（1）
│ │ └┈[3.3.1]–BP神经网络算法（1）.mp4
│ ├─{4}–BP神经网络算法（2）
│ │ └┈[3.4.1]–BP神经网络算法（2）.mp492领域资源网
│ └─{5}–神经网络的应用
│ └─├┈(3.5.1)–imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
│ └─└┈[3.5.1]–神经网络的应用.mp4
├─{4}–第四单元聚类分析
│ ├─{1}–聚类分析的概念
│ │ ├┈(4.1.1)–聚类分析.pdf
│ │ └┈[4.1.1]–聚类分析的概念.mp4
│ ├─{2}–聚类分析的度量
│ │ └┈[4.2.1]–聚类分析的度量.mp4
│ ├─{3}–基于划分的方法（1）
│ │ ├┈(4.3.1)–聚类的个性化学习应用（选读）.pdf
│ │ └┈[4.3.1]–基于划分的方法（1）.mp4
│ ├─{4}–基于划分的方法（2）
│ │ └┈[4.4.1]–基于划分的方法（2）.mp4
│ ├─{5}–基于密度聚类和基于层次聚类
│ │ ├┈(4.5.1)–聚类的社交网络应用（选读）b0I.pdf
│ │ ├┈(4.5.2)–Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf
│ │ └┈[4.5.1]–基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
│ ├─{6}–基于模型的聚类
│ │ └┈[4.6.1]–基于390模型的聚类.mp4
│ └─{7}–EM算法
│ └─└┈[4.7.1]–EM聚类算法.mp4
├─{5}–第五单元可视化分析
│ ├─{1}–可视化分析基础
│ │ ├┈(5.1.1)–可视化基础.pdf
│ │ └┈[5.1.1]–可视化分析基础.mp4
│ ├─{2}–可视化分析方法
│ │ ├┈(5.2.1)–可视化的应用（选读）.pdf
│ │ └┈[5.2.1]–可视化分析方法.mp4
│ └─{3}–在线教学的数据分析案例
│ └─└┈[5.3.1]–在线教学的数据分析.mp4
├─{6}–第六单元关联分析
│ ├─{1}–关联分析基本概念
│ │ ├┈(6.1.1)–关联分析.pdf
│ │ └┈[6.1.1]–关联分析基本概念.mp4
│ ├─{2}–Apriori算法
│ │ ├┈(6.2.1)–关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf
│ │ └┈[6.2.1]–Apriori算法.mp4
│ └─{3}–关联规则应用
│ └─├┈(6.3.1)–关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf
│ └─└┈[6.3.1]–关联规则应用.mp4
├─{7}–第七单元回归分析
│ ├─{1}–回归分析基础
│ │ ├┈(7.1.1)–回归分析.pdf
│ │ └┈[7.1.1]–回归分析基础.mp4
│ ├─{2}–线性回归分析
│LDG │ ├┈(7.2.1)–ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
│ │ └┈[7.2.1]–线性回归分析.mp4
│ └─{3}–非线性回归分析
│ └─└┈ts_downloads.txt
├─{8}–第八单32元文本分析
│ ├─{1}–文本分析简介
│ │ ├┈(8.1.1)–文本分析基础.pdf
│ │ └┈[8.1.1]–文本分析简介.mp4
│ ├─{2}–文本分析基本概念
│ │ ├┈(8.2.1)–Morethanwords-Socialnetworkstex.pdf
│ │ └┈[8.2.1]–文本分析基本概念.mp4
│ ├─{3}–语言模型、向量空间模型
│ │ └┈[8.3.1]–语言模型、向量空间模型.mp4
│ ├─{4}–词法、分词、句法分析
│ │ └┈[8.4.1]–词法、分词、句法分析.mp4
│ ├─{5}–语义分析
│ │ └┈[8.5.1]–语义分析.mp4
│ ├─{6}–文本分析应用
│ │ ├┈(8.6.1)–文本分析应用案例（选读）.pdf
│ │ ├┈(8.6.2)–Usingtextminingandsentimentanaly.pdf
│ │ └┈[8.6.1]–文本分析应用.mp4
│ ├─{7}–知识图谱简介
│ │ ├┈(8.7.1)–知识图谱.pdf
│ │ └┈[8.7.1]–知识图谱概念.mp4
│ ├─{8}–知识图谱技术
│ │ └┈[8.8.1]–知识图谱技术.mp4
│ └─{9}–知识图谱构建和应用
│ └─└┈[8.9.1]–知识图谱构建和应用.mp4
└─{9}–第九单元分布式机器学习、遗b4传算法
└─├─{1}–分布式机器学习基础
└─│ ├┈(9.1.1)–分布式机器学习.pdf
└─│ └┈[9.1.1]–分布式机器学习基础.mp4
└─├─{2}–分布式机器学习框架
└─│ └┈[9.2.1]–分布式机器学习框架.mp4
└Uq3─├─{3}–并行决策树
└─│ └┈[9.3.1]–并行决策树.mp4
└─├─{4}–并行k-均值算法
└─│ └┈[9.4.1]–并行k-均值算法.mp4
└─├─{5}–并行多元线性回归模型
└─│ └┈[9.5.1]–并行多元线性回归模型.mp4
└─├─{6}–遗传算法基础
└─│ ├┈(9.6.1)–遗传算法.pdf
└─│ └┈[9.6.1]–遗传算法基础.mp4
└─├─{7}–遗传算法的过程
└─│ └┈[9.7.1]–遗传算法的过程.mp4
└─├─{8}–遗传算法的应用
└─│ ├┈(9.8.1)–Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
└─│ └┈[9.8.1]–遗传算法的应用.mp4
└─└─{9}–蜂群算法
└─└─└┈[9.9.1]–蜂群算法.mp4

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