?商務(wù)數據分析教程課程

├──{10}–第十單元電子推薦系統

|? ?├──{1}–推薦系統基礎

|? ?├──{2}–推薦系統結構

|? ?├──{3}–基于人口統計學(xué)的推薦、基于內容的推薦

|? ?├──{4}–基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法

|? ?├──{5}–基于圖的模型、基于PageRank的推薦、基于關(guān)聯(lián)規則的推薦

|? ?├──{6}–其他推薦方法

|? ?├──{7}–推薦結果的評測方法

|? ?├──{8}–推薦結果的評測指標

|? ?└──{9}–推薦系統常見(jiàn)問(wèn)題

├──{11}–第十一單元深度學(xué)習

|? ?├──{10}–基于LSTM的股票預測

|? ?├──{11}–圖像定位與識別1

|? ?├──{12}–圖像定位于識別2

|? ?├──{13}–強化學(xué)習

|? ?├──{14}–生成對抗網(wǎng)絡(luò )

|? ?├──{15}–遷移學(xué)習

|? ?├──{16}–對偶學(xué)習

|? ?├──{17}–深度學(xué)習復習

|? ?├──{1}–卷積基本概念

|? ?├──{2}–LeNet框架（1）

|? ?├──{3}–LeNet框架（2）

|? ?├──{4}–卷積基本單元

|? ?├──{5}–卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練

|? ?├──{6}–基于卷積的股票預測

|? ?├──{7}–循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )RNN基礎

|? ?├──{8}–循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練和示例

|? ?└──{9}–長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )LSTM

├──{12}–第十二單元面向實(shí)踐的機器學(xué)習課程研討

|? ?└──{1}–課程教學(xué)方法研討

├──{1}–第一單元機器學(xué)習概論

|? ?├──{1}–機器學(xué)習簡(jiǎn)介

|? ?├──{2}–機器學(xué)習過(guò)程

|? ?├──{3}–機器學(xué)習常用算法（1）

|? ?├──{4}–機器學(xué)習常用算法（2）

|? ?├──{5}–機器學(xué)習常見(jiàn)問(wèn)題

|? ?├──{6}–從事機器學(xué)習的準備

|? ?└──{7}–機器學(xué)習的常用應用領(lǐng)域

├──{2}–第二單元分類(lèi)算法

|? ?├──{10}–貝葉斯網(wǎng)絡(luò )模型算法

|? ?├──{11}–貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的應用

|? ?├──{12}–主分量分析和奇異值分解

|? ?├──{13}–判別分析

|? ?├──{1}–決策樹(shù)概述

|? ?├──{2}–ID3算法

|? ?├──{3}–C4.5算法和CART算法

|? ?├──{4}–連續屬性離散化、過(guò)擬合問(wèn)題

|? ?├──{5}–集成學(xué)習

|? ?├──{6}–支持向量機基本概念

|? ?├──{7}–支持向量機原理

|? ?├──{8}–支持向量機的應用

|? ?└──{9}–樸素貝葉斯模型

├──{3}–第三單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基礎

|? ?├──{1}–神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介

|? ?├──{2}–神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相關(guān)概念

|? ?├──{3}–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法（1）

|? ?├──{4}–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法（2）

|? ?└──{5}–神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的應用

├──{4}–第四單元聚類(lèi)分析

|? ?├──{1}–聚類(lèi)分析的概念

|? ?├──{2}–聚類(lèi)分析的度量

|? ?├──{3}–基于劃分的方法（1）

|? ?├──{4}–基于劃分的方法（2）

|? ?├──{5}–基于密度聚類(lèi)和基于層次聚類(lèi)

|? ?├──{6}–基于模型的聚類(lèi)

|? ?└──{7}–EM算法

├──{5}–第五單元可視化分析

|? ?├──{1}–可視化分析基礎

|? ?├──{2}–可視化分析方法

|? ?└──{3}–在線(xiàn)教學(xué)的數據分析案例

├──{6}–第六單元關(guān)聯(lián)分析

|? ?├──{1}–關(guān)聯(lián)分析基本概念

|? ?├──{2}–Apriori算法

|? ?└──{3}–關(guān)聯(lián)規則應用

├──{7}–第七單元回歸分析

|? ?├──{1}–回歸分析基礎

|? ?├──{2}–線(xiàn)性回歸分析

|? ?└──{3}–非線(xiàn)性回歸分析

├──{8}–第八單元文本分析

|? ?├──{1}–文本分析簡(jiǎn)介

|? ?├──{2}–文本分析基本概念

|? ?├──{3}–語(yǔ)言模型、向量空間模型

|? ?├──{4}–詞法、分詞、句法分析

|? ?├──{5}–語(yǔ)義分析

|? ?├──{6}–文本分析應用

|? ?├──{7}–知識圖譜簡(jiǎn)介

|? ?├──{8}–知識圖譜技術(shù)

|? ?└──{9}–知識圖譜構建和應用

└──{9}–第九單元分布式機器學(xué)習、遺傳算法

|? ?├──{1}–分布式機器學(xué)習基礎

|? ?├──{2}–分布式機器學(xué)習框架

|? ?├──{3}–并行決策樹(shù)

|? ?├──{4}–并行k-均值算法

|? ?├──{5}–并行多元線(xiàn)性回歸模型

|? ?├──{6}–遺傳算法基礎

|? ?├──{7}–遺傳算法的過(guò)程

|? ?├──{8}–遺傳算法的應用

|? ?└──{9}–蜂群算法