【人邮学院】209年最新复旦大学 - 机器学习（商务数据分析）【8.GB】

发布时间：2025-02-25

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暗香疏影

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资源介绍

【人邮学院】209年最新课程，复旦大学倾力打造！本课程全面覆盖机器学习（商务数据分析）领域，包含分布式机器学习、遗传算法、文本分析、回归分析、关联分析、可视化分析、聚类分析、神经网络基础、分类算法、机器学习概论等核心内容。此外，课程深入探讨了面向实践的机器学习课程研讨、深度学习、推荐系统、股票预测等热门话题。涵盖理论知识和实际应用，助您掌握机器学习的精髓，适合有志于从事商务数据分析的学者和从业者。阿里云盘高速下载，学习更便捷。

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【人邮学院】209年最新复旦大学 - 机器学习（商务数据分析）【8.GB】

{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法

{9}--蜂群算法

{8}--遗传算法的应用

{7}--遗传算法的过程

{6}--遗传算法基础

{5}--并行多元线性回归模型

{4}--并行k-均值算法

{3}--并行决策树

{2}--分布式机器学习框架

{}--分布式机器学习基础

{8}--第八单元文本分析

{9}--知识图谱构建和应用

{8}--知识图谱技术

{7}--知识图谱简介

{6}--文本分析应用

{5}--语义分析

{4}--词法、分词、句法分析

{3}--语言模型、向量空间模型

{2}--文本分析基本概念

{}--文本分析简介

{7}--第七单元回归分析

{3}--非线性回归分析

{2}--线性回归分析

{}--回归分析基础

{6}--第六单元关联分析

{3}--关联规则应用

{2}--Apriori算法

{}--关联分析基本概念

{5}--第五单元可视化分析

{3}--在线教学的数据分析案例

{2}--可视化分析方法

{}--可视化分析基础

{4}--第四单元聚类分析

{7}--EM算法

{6}--基于模型的聚类

{5}--基于密度聚类和基于层次聚类

{4}--基于划分的方法（2）

{3}--基于划分的方法（）

{2}--聚类分析的度量

{}--聚类分析的概念

{3}--第三单元神经网络基础

{5}--神经网络的应用

{4}--BP神经网络算法（2）

{3}--BP神经网络算法（）

{2}--神经网络相关概念

{}--神经网络简介

{2}--第二单元分类算法

{9}--朴素贝叶斯模型

{8}--支持向量机的应用

{7}--支持向量机原理

{6}--支持向量机基本概念

{5}--集成学习

{4}--连续属性离散化、过拟合问题

{3}--C4.5算法和CART算法

{2}--ID3算法

{}--决策树概述

{3}--判别分析

{2}--主分量分析和奇异值分解

{}--贝叶斯网络的应用

{0}--贝叶斯网络模型算法

{}--第一单元机器学习概论

{7}--机器学习的常用应用领域

{6}--从事机器学习的准备

{5}--机器学习常见问题

{4}--机器学习常用算法（2）

{3}--机器学习常用算法（）

{2}--机器学习过程

{}--机器学习简介

{2}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨

{}--课程教学方法研讨

{}--第十一单元深度学习

{0}--第十单元电子推荐系统

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