数据分析之机器学习

发布时间: 2019-09-11

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数据分析之机器学习


文件夹:01.第1课 机器学习概论

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文件夹:02.第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测

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文件夹:03.第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧

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文件夹:04.第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计

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文件夹:05.第5课 线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警

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文件夹:06.第6课 决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析

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文件夹:07.第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?

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文件夹:08.第8课 人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估

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文件夹:09.第9课 通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别

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文件夹:10.第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器

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文件夹:11.第11课 聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别

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  • tiansh*******

    2月前tiansh*******

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