?商務數據分析教程課程

├──{10}–第十單元電子推薦系統(tǒng)

|? ?├──{1}–推薦系統(tǒng)基礎

|? ?├──{2}–推薦系統(tǒng)結構

|? ?├──{3}–基于人口統(tǒng)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(guī)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(tǒng)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(huán)神經網絡RNN基礎

|? ?├──{8}–循環(huán)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(xù)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(guī)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

|? ?├──{4}–并行k-均值算法

|? ?├──{5}–并行多元線性回歸模型

|? ?├──{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