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      商務數據分析教程

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      商務數據分析教程資源簡介:

      ?商務數據分析教程課程

      ├──{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}–基于人口統計學的推薦、基于內容的推薦

      |? ?├──{4}–基于協同過濾的推薦算法

      |? ?├──{5}–基于圖的模型、基于PageRank的推薦、基于關聯規則的推薦

      |? ?├──{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}–推薦系統常見問題

      ├──{11}–第十一單元深度學習

      |? ?├──{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}–強化學習

      |? ?├──{14}–生成對抗網絡

      |? ?├──{15}–遷移學習

      |? ?├──{16}–對偶學習

      |? ?├──{17}–深度學習復習

      |? ?├──{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}–卷積神經網絡訓練

      |? ?├──{6}–基于卷積的股票預測

      |? ?├──{7}–循環神經網絡RNN基礎

      |? ?├──{8}–循環神經網絡的訓練和示例

      |? ?└──{9}–長短期記憶網絡LSTM

      ├──{12}–第十二單元面向實踐的機器學習課程研討

      |? ?└──{1}–課程教學方法研討

      ├──{1}–第一單元機器學習概論

      |? ?├──{1}–機器學習簡介

      |? ?├──{2}–機器學習過程

      |? ?├──{3}–機器學習常用算法(1)

      |? ?├──{4}–機器學習常用算法(2)

      |? ?├──{5}–機器學習常見問題

      |? ?├──{6}–從事機器學習的準備

      |? ?└──{7}–機器學習的常用應用領域

      ├──{2}–第二單元分類算法

      |? ?├──{10}–貝葉斯網絡模型算法

      |? ?├──{11}–貝葉斯網絡的應用

      |? ?├──{12}–主分量分析和奇異值分解

      |? ?├──{13}–判別分析

      |? ?├──{1}–決策樹概述

      |? ?├──{2}–ID3算法

      |? ?├──{3}–C4.5算法和CART算法

      |? ?├──{4}–連續屬性離散化、過擬合問題

      |? ?├──{5}–集成學習

      |? ?├──{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}–第三單元神經網絡基礎

      |? ?├──{1}–神經網絡簡介

      |? ?├──{2}–神經網絡相關概念

      |? ?├──{3}–BP神經網絡算法(1)

      |? ?├──{4}–BP神經網絡算法(2)

      |? ?└──{5}–神經網絡的應用

      ├──{4}–第四單元聚類分析

      |? ?├──{1}–聚類分析的概念

      |? ?├──{2}–聚類分析的度量

      |? ?├──{3}–基于劃分的方法(1)

      |? ?├──{4}–基于劃分的方法(2)

      |? ?├──{5}–基于密度聚類和基于層次聚類

      |? ?├──{6}–基于模型的聚類

      |? ?└──{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}–在線教學的數據分析案例

      ├──{6}–第六單元關聯分析

      |? ?├──{1}–關聯分析基本概念

      |? ?├──{2}–Apriori算法

      |? ?└──{3}–關聯規則應用

      ├──{7}–第七單元回歸分析

      |? ?├──{1}–回歸分析基礎

      |? ?├──{2}–線性回歸分析

      |? ?└──{3}–非線性回歸分析

      ├──{8}–第八單元文本分析

      |? ?├──{1}–文本分析簡介

      |? ?├──{2}–文本分析基本概念

      |? ?├──{3}–語言模型、向量空間模型

      |? ?├──{4}–詞法、分詞、句法分析

      |? ?├──{5}–語義分析

      |? ?├──{6}–文本分析應用

      |? ?├──{7}–知識圖譜簡介

      |? ?├──{8}–知識圖譜技術

      |? ?└──{9}–知識圖譜構建和應用

      └──{9}–第九單元分布式機器學習、遺傳算法

      |? ?├──{1}–分布式機器學習基礎

      |? ?├──{2}–分布式機器學習框架

      |? ?├──{3}–并行決策樹

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      |? ?├──{6}–遺傳算法基礎

      |? ?├──{7}–遺傳算法的過程

      |? ?├──{8}–遺傳算法的應用

      |? ?└──{9}–蜂群算法

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