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最有趣的理论+最有用的算法轻松学习数据挖掘

2019-08-23 827
爱萌宝宝
资源介绍

最有趣的理论+最有用的算法轻松学习数据挖掘

【课程内容】

走进数据科学:博大精深,美不胜收

01 整装待发

02 学而不思则罔

03 知行合一

04 从数据到知识

05 分类问题

06 聚类及其它数据挖掘问题

07 隐私保护与并行计算

08 迷雾重重

09 相关学习资源

数据预处理:抽丝剥茧,去伪存真

01 数据清洗

02 异常值与重复数据检测

03 类型转换与采样

04 数据描述与可视化

05 特征选择

06 主成分分析

07 线性判别分析

08 相关学习资源

从贝叶斯到决策树:意料之外,情理之中

01 贝叶斯奇幻之旅

02 朴素是一种美德

03 数据、规则与树

04 植树造林学问大

05 相关学习资源

神经网络:巨量并行,智慧无限

01 智慧之源神经元

02 会学习的神经元

03 从一个到一群

04 层次分明,责任到人

05 管中窥豹,抛砖引玉

06 相关学习资源

支持向量机:数学之美,巅峰之作

01 最大间隔

02 线性SVM

03 数学家的把戏

04 致敬真神

05 相关学习资源

聚类分析:物以类聚,人以群分

01 无监督学习

02 K-Means

03 期望最大法

04 密度与层次

关联规则:营销购物,自有乾坤

01 项集与规则

02 支持度与置信度

03 误区

04 Apriori 算法

05 实例分析

06 序列模式

07 相关学习资源

推荐算法:察言观色,投其所好

01 无所不在的推荐

02 隐含语义分析

03 PageRank传奇

04 协同过滤

05 告诉你一个真实的推荐

集成学习:兼听则明,偏听则暗

01 民主协商:Ensemble

02 群策群议:Bagging

03 环环相扣:Boosting

04 集成之美:AdaBoost

05 继往开来:RegionBoost

进化计算:大道至简,万物之本

01 人与自然

02 尽善尽美

03 走向进化

04 遗传算法初探

05 遗传算法进阶

06 遗传程序设计

07 万物皆进化

08 相关学习资源

美丽数据说:阆苑仙葩,美玉无瑕

01 数据之美

02 南国紫荆亦芬芳





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