商务数据分析教程

{1}–第一单元机器学习概论 [1.06G]

{1}–机器学习简介 [172.38M]

(1.1.1)–机器学习简介.pdf [4.47M]

[1.1.1]–机器学习的初步认识.mp4 [167.91M]

{2}–机器学习过程 [116.04M]

[1.2.1]–机器学习过程.mp4 [116.04M]

{3}–机器学习常用算法（1） [196.27M]

(1.3.1)–机器学习算法地图.pdf [453.35K]

[1.3.1]–机器学习常用算法.mp4 [195.83M]

{4}–机器学习常用算法（2） [183.22M]

[1.4.1]–机器学习常用算法（2）.mp4 [183.22M]

{5}–机器学习常见问题 [157.06M]

[1.5.1]–机器学习常见问题（1）.mp4 [157.06M]

{6}–从事机器学习的准备 [116.33M]

[1.6.1]–从事机器学习的准备.mp4 [116.33M]

{7}–机器学习的常用应用领域 [149.22M]

[1.7.1]–机器学习常用领域.mp4 [149.22M]

{10}–第十单元电子推荐系统 [1.55G]

{1}–推荐系统基础 [212.01M]

(10.1.1)–推荐技术.pdf [1.00M]

[10.1.1]–推荐系统基础.mp4 [211.01M]

{2}–推荐系统结构 [48.09M]

[10.2.1]–推荐系统结构.mp4 [48.09M]

{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐 [105.53M]

(10.3.1)–location-awarerecommendersystemf.pdf [764.88K]

[10.3.1]–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4 [104.78M]

{4}–基于协同过滤的推荐算法 [110.99M]

(10.4.1)–personalizedrecommenderforcosmet.pdf [251.54K]

[10.4.1]–基于协同过滤的推荐算法.mp4 [110.74M]

{5}–基于图的模型、基于pagerank的推荐、基于关联规则的推荐 [109.96M]

[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 [109.96M]

{6}–其他推荐方法 [99.36M]

(10.6.1)–人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf [3.80M]

[10.6.1]–其他推荐方法.mp4 [95.56M]

{7}–推荐结果的评测方法 [145.35M]

[10.7.1]–推荐结果的评测方法.mp4 [145.35M]

{8}–推荐结果的评测指标 [672.50M]

[10.8.1]–推荐结果的评测指标.mp4 [672.50M]

{9}–推荐系统常见问题 [83.81M]

[10.9.1]–推荐系统常见问题.mp4 [83.81M]

{11}–第十一单元深度学习 [3.80G]

{1}–卷积基本概念 [172.15M]

(11.1.1)–卷积神经网络.pdf [4.79M]

[11.1.1]–卷积基本概念.mp4 [167.35M]

{10}–基于lstm的股票预测 [551.53M]

[11.10.1]–基于lstm的股票预测.mp4 [551.53M]

{11}–图像定位与识别1 [145.34M]

[11.11.1]–目标检测.mp4 [145.34M]

{12}–图像定位于识别2 [158.25M]

[11.12.1]–目标检测算法.mp4 [158.25M]

{13}–强化学习 [145.20M]

[11.13.1]–加强学习简介.mp4 [145.20M]

{14}–生成对抗网络 [650.99M]

[11.14.1]–生成对抗网络基础.mp4 [650.99M]

{15}–迁移学习 [191.97M]

[11.15.1]–迁移学习基础.mp4 [191.97M]

{16}–对偶学习 [208.17M]

[11.16.1]–对偶学习基础.mp4 [208.17M]

{2}–lenet框架（1） [385.00M]

[11.2.1]–lenet框架（1）.mp4 [385.00M]

{3}–lenet框架（2） [123.54M]

[11.3.1]–lenet框架（2）.mp4 [123.54M]

{4}–卷积基本单元 [122.86M]

[11.4.1]–卷积基本单元.mp4 [122.86M]

{5}–卷积神经网络训练 [92.23M]

(11.5.1)–卷积笔记.pdf [2.19M]

[11.5.1]–卷积神经网络训练.mp4 [90.04M]

{6}–基于卷积的股票预测 [452.72M]

(11.6.1)–股票预测.pdf [794.70K]

[11.6.1]–基于卷积的股票预测.mp4 [451.95M]

{7}–循环神经网络rnn基础 [152.50M]

(11.7.1)–循环神经网络.pdf [1.59M]

[11.7.1]–循环神经网络基础.mp4 [150.91M]

{8}–循环神经网络的训练和示例 [234.11M]

[11.8.1]–循环神经网络的训练和示例.mp4 [234.11M]

{9}–长短期记忆网络lstm [109.21M]

(11.9.1)–convolutionallstmnetwork（选读）.pdf [404.71K]

[11.9.1]–长短期记忆网络.mp4 [108.82M]

{12}–第十二单元面向实践的机器学习课程研讨 [260.83M]

{1}–课程教学方法研讨 [260.83M]

(12.1.1)–突破知识型教学走向实践.pdf [3.03M]

(12.1.2)–数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf [1.12M]

(12.1.3)–基于项目实践的机器学习课程改革.pdf [1.02M]

[12.1.1]–实践驱动的机器学习教学.mp4 [255.65M]

{2}–第二单元分类算法 [3.87G]

{1}–决策树概述 [434.99M]

(2.1.1)–分类与决策树.pdf [1.38M]

[2.1.1]–决策树算法.mp4 [433.61M]

{10}–贝叶斯网络模型算法 [159.08M]

(2.10.1)–贝叶斯网络.pdf [577.93K]

[2.10.1]–贝叶斯网络模型.mp4 [158.51M]

{11}–贝叶斯网络的应用 [184.05M]

(2.11.1)–贝叶斯网络的应用研究（选读）.pdf [3.01M]

[2.11.1]–贝叶斯网络的应用.mp4 [181.04M]

{12}–主分量分析和奇异值分解 [142.70M]

(2.12.1)–主分量分析.pdf [823.21K]

[2.12.1]–主分量分析和奇异值分解.mp4 [141.89M]

{13}–判别分析 [147.71M]

[2.13.1]–判别分析基础.mp4 [147.71M]

{2}–id3算法 [246.43M]

[2.2.1]–id3算法.mp4 [246.43M]

{3}–c4.5算法和cart算法 [379.75M]

(2.3.1)–决策树应用研究（选读）.pdf [305.38K]

[2.3.1]–c4.5算法和cart算法.mp4 [379.45M]

{4}–连续属性离散化、过拟合问题 [697.29M]

[2.4.1]–连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4 [697.29M]

{5}–集成学习 [494.20M]

(2.5.1)–集成学习应用研究（选读）.pdf [418.20K]

(2.5.2)–gbdt等算法的补充.pdf [1.05M]

[2.5.1]–集成学习常用算法.mp4 [376.06M]

[2.5.2]–gbdt梯度提升树算法.mp4 [116.68M]

{6}–支持向量机基本概念 [416.85M]

(2.6.1)–支持向量机.pdf [1.14M]

[2.6.1]–支持向量机简介.mp4 [415.71M]

{7}–支持向量机原理 [196.87M]

[2.7.1]–支持向量机原理.mp4 [196.87M]

{8}–支持向量机的应用 [205.10M]

(2.8.1)–支持向量机应用研究（选读）.pdf [4.85M]

[2.8.1]–支持向量机的应用.mp4 [200.26M]

{9}–朴素贝叶斯模型 [259.78M]

(2.9.1)–贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf [625.08K]

[2.9.1]–贝叶斯网络简介.mp4 [259.17M]

{3}–第三单元神经网络基础 [1.18G]

{1}–神经网络简介 [111.03M]

(3.1.1)–神经网络基础.pdf [1.47M]

[3.1.1]–神经网络简介.mp4 [109.56M]

{2}–神经网络相关概念 [698.29M]

[3.2.1]–神经网络相关概念.mp4 [698.29M]

{3}–bp神经网络算法（1） [141.68M]

[3.3.1]–bp神经网络算法（1）.mp4 [141.68M]

{4}–bp神经网络算法（2） [161.77M]

[3.4.1]–bp神经网络算法（2）.mp4 [161.77M]

{5}–神经网络的应用 [94.44M]

(3.5.1)–imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf [1.19M]

[3.5.1]–神经网络的应用.mp4 [93.25M]

{4}–第四单元聚类分析 [1.25G]

{1}–聚类分析的概念 [82.85M]

(4.1.1)–聚类分析.pdf [1.20M]

[4.1.1]–聚类分析的概念.mp4 [81.65M]

{2}–聚类分析的度量 [164.89M]

[4.2.1]–聚类分析的度量.mp4 [164.89M]

{3}–基于划分的方法（1） [458.92M]

(4.3.1)–聚类的个性化学习应用（选读）.pdf [439.58K]

[4.3.1]–基于划分的方法（1）.mp4 [458.49M]

{4}–基于划分的方法（2） [126.25M]

[4.4.1]–基于划分的方法（2）.mp4 [126.25M]

{5}–基于密度聚类和基于层次聚类 [178.03M]

(4.5.1)–聚类的社交网络应用（选读）.pdf [3.16M]

(4.5.2)–clusteringgeolocateddataforoutli.pdf [2.89M]

[4.5.1]–基于密度聚类和基于层次聚类.mp4 [171.99M]

{6}–基于模型的聚类 [173.13M]

[4.6.1]–基于模型的聚类.mp4 [173.13M]

{7}–em算法 [92.66M]

[4.7.1]–em聚类算法.mp4 [92.66M]

{5}–第五单元可视化分析 [893.45M]

{1}–可视化分析基础 [111.10M]

(5.1.1)–可视化基础.pdf [811.27K]

[5.1.1]–可视化分析基础.mp4 [110.31M]

{2}–可视化分析方法 [167.73M]

(5.2.1)–可视化的应用（选读）.pdf [2.81M]

[5.2.1]–可视化分析方法.mp4 [164.93M]

{3}–在线教学的数据分析案例 [614.62M]

[5.3.1]–在线教学的数据分析.mp4 [614.62M]

{6}–第六单元关联分析 [853.23M]

{1}–关联分析基本概念 [196.03M]

(6.1.1)–关联分析.pdf [1.28M]

[6.1.1]–关联分析基本概念.mp4 [194.76M]

{2}–apriori算法 [520.53M]

(6.2.1)–关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf [2.27M]

[6.2.1]–apriori算法.mp4 [518.26M]

{3}–关联规则应用 [136.66M]

(6.3.1)–关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf [251.54K]

[6.3.1]–关联规则应用.mp4 [136.41M]

{7}–第七单元回归分析 [418.58M]

{1}–回归分析基础 [199.98M]

(7.1.1)–回归分析.pdf [2.38M]

[7.1.1]–回归分析基础.mp4 [197.60M]

{2}–线性回归分析 [218.52M]

(7.2.1)–alinearregressionapproachtorecom.pdf [1.31M]

[7.2.1]–线性回归分析.mp4 [217.21M]

{3}–非线性回归分析 [78.62K]

ts_downloads.txt [78.62K]

{8}–第八单元文本分析 [1.57G]

{1}–文本分析简介 [104.55M]

(8.1.1)–文本分析基础.pdf [927.30K]

[8.1.1]–文本分析简介.mp4 [103.65M]

{2}–文本分析基本概念 [199.66M]

(8.2.1)–morethanwords-socialnetworks’tex.pdf [1.38M]

[8.2.1]–文本分析基本概念.mp4 [198.27M]

{3}–语言模型、向量空间模型 [160.91M]

[8.3.1]–语言模型、向量空间模型.mp4 [160.91M]

{4}–词法、分词、句法分析 [167.78M]

[8.4.1]–词法、分词、句法分析.mp4 [167.78M]

{5}–语义分析 [58.55M]

[8.5.1]–语义分析.mp4 [58.55M]

{6}–文本分析应用 [205.26M]

(8.6.1)–文本分析应用案例（选读）.pdf [374.52K]

(8.6.2)–usingtextminingandsentimentanaly.pdf [2.22M]

[8.6.1]–文本分析应用.mp4 [202.67M]

{7}–知识图谱简介 [181.11M]

(8.7.1)–知识图谱.pdf [1.06M]

[8.7.1]–知识图谱概念.mp4 [180.05M]

{8}–知识图谱技术 [173.88M]

[8.8.1]–知识图谱技术.mp4 [173.88M]

{9}–知识图谱构建和应用 [358.56M]

[8.9.1]–知识图谱构建和应用.mp4 [358.56M]

{9}–第九单元分布式机器学习、遗传算法 [1.46G]

{1}–分布式机器学习基础 [462.35M]

(9.1.1)–分布式机器学习.pdf [1.16M]

[9.1.1]–分布式机器学习基础.mp4 [461.19M]

{2}–分布式机器学习框架 [94.18M]

[9.2.1]–分布式机器学习框架.mp4 [94.18M]

{3}–并行决策树 [83.49M]

[9.3.1]–并行决策树.mp4 [83.49M]

{4}–并行k-均值算法 [101.69M]

[9.4.1]–并行k-均值算法.mp4 [101.69M]

{5}–并行多元线性回归模型 [90.35M]

[9.5.1]–并行多元线性回归模型.mp4 [90.35M]

{6}–遗传算法基础 [188.39M]

(9.6.1)–遗传算法.pdf [435.99K]

[9.6.1]–遗传算法基础.mp4 [187.96M]

{7}–遗传算法的过程 [119.56M]

[9.7.1]–遗传算法的过程.mp4 [119.56M]

{8}–遗传算法的应用 [143.38M]

(9.8.1)–usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf [2.47M]

[9.8.1]–遗传算法的应用.mp4 [140.91M]

{9}–蜂群算法 [206.96M]

[9.9.1]–蜂群算法.mp4 [206.96M]