最有趣的理论+最有用的算法轻松学习数据挖掘

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2023-5-6 02:41
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    [LV.9]以坛为家II

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    【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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  • TA的每日心情
    开心
    2020-7-29 23:36
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2020-6-20 22:45:21 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    2021-3-23 09:20
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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2021-3-8 09:39:03 | 显示全部楼层
    看这蛮不错得呢
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-7-3 10:20
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2021-6-24 21:17:22 | 显示全部楼层
    刚发的刚发的古典风格
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