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
││└┈--推荐系统基础.mp4
│├─{2}--推荐系统结构
││└┈--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
││└┈--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
││└┈--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
││└┈--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
││└┈--其他推荐方法.mp4
│├─{7}--推荐结果的评测方法
││└┈--推荐结果的评测方法.mp4
│├─{8}--推荐结果的评测指标
││└┈--推荐结果的评测指标.mp4
│└─{9}--推荐系统常见问题
│└─└┈--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
││└┈--基于LSTM的股票预测.mp4
│├─{11}--图像定位与识别1
││└┈--目标检测.mp4
│├─{12}--图像定位于识别2
││└┈--目标检测算法.mp4
│├─{13}--强化学习
││└┈--加强学习简介.mp4
│├─{14}--生成对抗网络
││└┈--生成对抗网络基础.mp4
│├─{15}--迁移学习
││└┈--迁移学习基础.mp4
│├─{16}--对偶学习
││└┈--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
││└┈--卷积基本概念.mp4
│├─{2}--LeNet框架（1）
││└┈--LeNet框架（1）.mp4
│├─{3}--LeNet框架（2）
││└┈--LeNet框架（2）.mp4
│├─{4}--卷积基本单元
││└┈--卷积基本单元.mp4
│├─{5}--卷积神经网络训练
││├┈(11.5.1)--卷积笔记.pdf
││└┈--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
││└┈--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
││└┈--循环神经网络基础.mp4
│├─{8}--循环神经网络的训练和示例
││└┈--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
│└─└┈--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
│└─└┈--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)--机器学习简介.pdf
││└┈--机器学习的初步认识.mp4
│├─{2}--机器学习过程
││└┈--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
││└┈--机器学习常用算法.mp4
│├─{4}--机器学习常用算法（2）
││└┈--机器学习常用算法（2）.mp4
│├─{5}--机器学习常见问题
││└┈--机器学习常见问题（1）.mp4
│├─{6}--从事机器学习的准备
││└┈--从事机器学习的准备.mp4
│└─{7}--机器学习的常用应用领域
│└─└┈--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
││└┈--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
││└┈--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
││└┈--主分量分析和奇异值分解.mp4
│├─{13}--判别分析
││└┈--判别分析基础.mp4
│├─{1}--决策树概述
││├┈(2.1.1)--分类与决策树.pdf
││└┈--决策树算法.mp4
│├─{2}--ID3算法
││└┈--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
││└┈--C4.5算法和CART算法.mp4
│├─{4}--连续属性离散化、过拟合问题
││└┈--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
││├┈--集成学习常用算法.mp4
││└┈--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
││└┈--支持向量机简介.mp4
│├─{7}--支持向量机原理
││└┈--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
││└┈--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
│└─└┈--贝叶斯网络简介.mp4
├─{3}--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
││└┈--神经网络简介.mp4
│├─{2}--神经网络相关概念
││└┈--神经网络相关概念.mp4
│├─{3}--BP神经网络算法（1）
││└┈--BP神经网络算法（1）.mp4
│├─{4}--BP神经网络算法（2）
││└┈--BP神经网络算法（2）.mp4
│└─{5}--神经网络的应用
│└─├┈(3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
│└─└┈--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
││└┈--聚类分析的概念.mp4
│├─{2}--聚类分析的度量
││└┈--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
││└┈--基于划分的方法（1）.mp4
│├─{4}--基于划分的方法（2）
││└┈--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
││└┈--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
│├─{6}--基于模型的聚类
││└┈--基于模型的聚类.mp4
│└─{7}--EM算法
│└─└┈--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
││└┈--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
││└┈--可视化分析方法.mp4
│└─{3}--在线教学的数据分析案例
│└─└┈--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
││└┈--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
││└┈--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
│└─└┈--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
││└┈--回归分析基础.mp4
│├─{2}--线性回归分析
││├┈(7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
││└┈--线性回归分析.mp4
│└─{3}--非线性回归分析
│└─└┈ts_downloads.txt
├─{8}--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
││└┈--文本分析简介.mp4
│├─{2}--文本分析基本概念
││├┈(8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworkstex.pdf
││└┈--文本分析基本概念.mp4
│├─{3}--语言模型、向量空间模型
││└┈--语言模型、向量空间模型.mp4
│├─{4}--词法、分词、句法分析
││└┈--词法、分词、句法分析.mp4
│├─{5}--语义分析
││└┈--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
││└┈--文本分析应用.mp4
│├─{7}--知识图谱简介
││├┈(8.7.1)--知识图谱.pdf
││└┈--知识图谱概念.mp4
│├─{8}--知识图谱技术
││└┈--知识图谱技术.mp4
│└─{9}--知识图谱构建和应用
│└─└┈--知识图谱构建和应用.mp4
└─{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法
└─├─{1}--分布式机器学习基础
└─│├┈(9.1.1)--分布式机器学习.pdf
└─│└┈--分布式机器学习基础.mp4
└─├─{2}--分布式机器学习框架
└─│└┈--分布式机器学习框架.mp4
└─├─{3}--并行决策树
└─│└┈--并行决策树.mp4
└─├─{4}--并行k-均值算法
└─│└┈--并行k-均值算法.mp4
└─├─{5}--并行多元线性回归模型
└─│└┈--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
└─│└┈--遗传算法基础.mp4
└─├─{7}--遗传算法的过程
└─│└┈--遗传算法的过程.mp4
└─├─{8}--遗传算法的应用
└─│├┈(9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
└─│└┈--遗传算法的应用.mp4
└─└─{9}--蜂群算法
└─└─└┈--蜂群算法.mp4
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