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【F080】复旦大学机器学习（商务数据分析） |
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内容介绍：
第一单元机器学习概论 {1}--机器学习简介 (1.1.1)--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 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 {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 [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 (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 [2.8.1]--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 第三单元神经网络基础 {1}--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）.mp4 {5}--神经网络的应用 (3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf [3.5.1]--神经网络的应用.mp4 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）.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]--基于模型的聚类.mp4 {7}--EM算法 [4.7.1]--EM聚类算法.mp4 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 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 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 (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 第八单元文本分析 {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-Socialnetworks’tex.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 第九单元分布式机器学习、遗传算法 获取更多学习资源.url {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 {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 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}--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 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 [11.11.1]--目标检测.mp4 {12}--图像定位于识别 [11.12.1]--目标检测算法.mp4 {13}--强化学习 [11.13.1]--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 {16}--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 {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 [11.9.1]--长短期记忆网络.mp4 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 百度网盘下载地址：
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发表于 2021-6-8 12:00:59
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发表于 2022-7-26 21:00:23
