IT学习吧

 找回密码
 立即注册
搜索
热搜: java c++ Python php
查看: 31|回复: 4

2019年最新 复旦大学 - 机器学习(商务数据分析)视频教程

[复制链接]

2542

主题

2543

帖子

8592

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
8592
发表于 2020-1-13 01:21:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
目录:
      ┣━━{1}--第一单元机器学习概论
      ┃    ┣━━{1}--机器学习简介
      ┃    ┃    ┣━━(1.1.1)--机器学习简介.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[1.1.1]--机器学习的初步认识.mp4
      ┃    ┣━━{2}--机器学习过程
      ┃    ┃    ┗━━[1.2.1]--机器学习过程.mp4
      ┃    ┣━━{3}--机器学习常用算法(1)
      ┃    ┃    ┣━━(1.3.1)--机器学习算法地图.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[1.3.1]--机器学习常用算法.mp4
      ┃    ┣━━{4}--机器学习常用算法(2)
      ┃    ┃    ┗━━[1.4.1]--机器学习常用算法(2).mp4
      ┃    ┣━━{5}--机器学习常见问题
      ┃    ┃    ┗━━[1.5.1]--机器学习常见问题(1).mp4
      ┃    ┣━━{6}--从事机器学习的准备
      ┃    ┃    ┗━━[1.6.1]--从事机器学习的准备.mp4
      ┃    ┗━━{7}--机器学习的常用应用领域
      ┃          ┗━━[1.7.1]--机器学习常用领域.mp4
      ┣━━{10}--第十单元电子推荐系统
      ┃    ┣━━{1}--推荐系统基础
      ┃    ┃    ┣━━(10.1.1)--推荐技术.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[10.1.1]--推荐系统基础.mp4
      ┃    ┣━━{2}--推荐系统结构
      ┃    ┃    ┗━━[10.2.1]--推荐系统结构.mp4
      ┃    ┣━━{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
      ┃    ┃    ┣━━(10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[10.3.1]--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
      ┃    ┣━━{4}--基于协同过滤的推荐算法
      ┃    ┃    ┣━━(10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[10.4.1]--基于协同过滤的推荐算法.mp4
      ┃    ┣━━{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
      ┃    ┃    ┗━━[10.5.1]--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐.mp4
      ┃    ┣━━{6}--其他推荐方法
      ┃    ┃    ┣━━(10.6.1)--人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[10.6.1]--其他推荐方法.mp4
      ┃    ┣━━{7}--推荐结果的评测方法
      ┃    ┃    ┗━━[10.7.1]--推荐结果的评测方法.mp4
      ┃    ┣━━{8}--推荐结果的评测指标
      ┃    ┃    ┗━━[10.8.1]--推荐结果的评测指标.mp4
      ┃    ┗━━{9}--推荐系统常见问题
      ┃          ┗━━[10.9.1]--推荐系统常见问题.mp4
      ┣━━{11}--第十一单元深度学习
      ┃    ┣━━{1}--卷积基本概念
      ┃    ┃    ┣━━(11.1.1)--卷积神经网络.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[11.1.1]--卷积基本概念.mp4
      ┃    ┣━━{10}--基于LSTM的股票预测
      ┃    ┃    ┗━━[11.10.1]--基于LSTM的股票预测.mp4
      ┃    ┣━━{11}--图像定位与识别1
      ┃    ┃    ┗━━[11.11.1]--目标检测.mp4
      ┃    ┣━━{12}--图像定位于识别2
      ┃    ┃    ┗━━[11.12.1]--目标检测算法.mp4
      ┃    ┣━━{13}--强化学习
      ┃    ┃    ┗━━[11.13.1]--加强学习简介.mp4
      ┃    ┣━━{14}--生成对抗网络
      ┃    ┃    ┗━━[11.14.1]--生成对抗网络基础.mp4
      ┃    ┣━━{15}--迁移学习
      ┃    ┃    ┗━━[11.15.1]--迁移学习基础.mp4
      ┃    ┣━━{16}--对偶学习
      ┃    ┃    ┗━━[11.16.1]--对偶学习基础.mp4
      ┃    ┣━━{17}--深度学习复习
      ┃    ┣━━{2}--LeNet框架(1)
      ┃    ┃    ┗━━[11.2.1]--LeNet框架(1).mp4
      ┃    ┣━━{3}--LeNet框架(2)
      ┃    ┃    ┗━━[11.3.1]--LeNet框架(2).mp4
      ┃    ┣━━{4}--卷积基本单元
      ┃    ┃    ┗━━[11.4.1]--卷积基本单元.mp4
      ┃    ┣━━{5}--卷积神经网络训练
      ┃    ┃    ┣━━(11.5.1)--卷积笔记.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[11.5.1]--卷积神经网络训练.mp4
      ┃    ┣━━{6}--基于卷积的股票预测
      ┃    ┃    ┣━━(11.6.1)--股票预测.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[11.6.1]--基于卷积的股票预测.mp4
      ┃    ┣━━{7}--循环神经网络RNN基础
      ┃    ┃    ┣━━(11.7.1)--循环神经网络.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[11.7.1]--循环神经网络基础.mp4
      ┃    ┣━━{8}--循环神经网络的训练和示例
      ┃    ┃    ┗━━[11.8.1]--循环神经网络的训练和示例.mp4
      ┃    ┗━━{9}--长短期记忆网络LSTM
      ┃          ┣━━(11.9.1)--ConvolutionalLSTMNetwork(选读).pdf
      ┃          ┗━━[11.9.1]--长短期记忆网络.mp4
      ┣━━{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨
      ┃    ┗━━{1}--课程教学方法研讨
      ┃          ┣━━(12.1.1)--突破知识型教学走向实践.pdf
      ┃          ┣━━(12.1.2)--数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
      ┃          ┣━━(12.1.3)--基于项目实践的机器学习课程改革.pdf
      ┃          ┗━━[12.1.1]--实践驱动的机器学习教学.mp4
      ┣━━{2}--第二单元分类算法
      ┃    ┣━━{1}--决策树概述
      ┃    ┃    ┣━━(2.1.1)--分类与决策树.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.1.1]--决策树算法.mp4
      ┃    ┣━━{10}--贝叶斯网络模型算法
      ┃    ┃    ┣━━(2.10.1)--贝叶斯网络.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.10.1]--贝叶斯网络模型.mp4
      ┃    ┣━━{11}--贝叶斯网络的应用
      ┃    ┃    ┣━━(2.11.1)--贝叶斯网络的应用研究(选读).pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.11.1]--贝叶斯网络的应用.mp4
      ┃    ┣━━{12}--主分量分析和奇异值分解
      ┃    ┃    ┣━━(2.12.1)--主分量分析.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.12.1]--主分量分析和奇异值分解.mp4
      ┃    ┣━━{13}--判别分析
      ┃    ┃    ┗━━[2.13.1]--判别分析基础.mp4
      ┃    ┣━━{2}--ID3算法
      ┃    ┃    ┗━━[2.2.1]--ID3算法.mp4
      ┃    ┣━━{3}--C4.5算法和CART算法
      ┃    ┃    ┣━━(2.3.1)--决策树应用研究(选读).pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.3.1]--C4.5算法和CART算法.mp4
      ┃    ┣━━{4}--连续属性离散化、过拟合问题
      ┃    ┃    ┗━━[2.4.1]--连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
      ┃    ┣━━{5}--集成学习
      ┃    ┃    ┣━━(2.5.1)--集成学习应用研究(选读).pdf
      ┃    ┃    ┣━━(2.5.2)--GBDT等算法的补充.pdf
      ┃    ┃    ┣━━[2.5.1]--集成学习常用算法.mp4
      ┃    ┃    ┗━━[2.5.2]--GBDT梯度提升树算法.mp4
      ┃    ┣━━{6}--支持向量机基本概念
      ┃    ┃    ┣━━(2.6.1)--支持向量机.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.6.1]--支持向量机简介.mp4
      ┃    ┣━━{7}--支持向量机原理
      ┃    ┃    ┗━━[2.7.1]--支持向量机原理.mp4
      ┃    ┣━━{8}--支持向量机的应用
      ┃    ┃    ┣━━(2.8.1)--支持向量机应用研究(选读).pdf
      ┃    ┃    ┗━━[2.8.1]--支持向量机的应用.mp4
      ┃    ┗━━{9}--朴素贝叶斯模型
      ┃          ┣━━(2.9.1)--贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf
      ┃          ┗━━[2.9.1]--贝叶斯网络简介.mp4
      ┣━━{3}--第三单元神经网络基础
      ┃    ┣━━{1}--神经网络简介
      ┃    ┃    ┣━━(3.1.1)--神经网络基础.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[3.1.1]--神经网络简介.mp4
      ┃    ┣━━{2}--神经网络相关概念
      ┃    ┃    ┗━━[3.2.1]--神经网络相关概念.mp4
      ┃    ┣━━{3}--BP神经网络算法(1)
      ┃    ┃    ┗━━[3.3.1]--BP神经网络算法(1).mp4
      ┃    ┣━━{4}--BP神经网络算法(2)
      ┃    ┃    ┗━━[3.4.1]--BP神经网络算法(2).mp4
      ┃    ┗━━{5}--神经网络的应用
      ┃          ┣━━(3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
      ┃          ┗━━[3.5.1]--神经网络的应用.mp4
      ┣━━{4}--第四单元聚类分析
      ┃    ┣━━{1}--聚类分析的概念
      ┃    ┃    ┣━━(4.1.1)--聚类分析.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[4.1.1]--聚类分析的概念.mp4
      ┃    ┣━━{2}--聚类分析的度量
      ┃    ┃    ┗━━[4.2.1]--聚类分析的度量.mp4
      ┃    ┣━━{3}--基于划分的方法(1)
      ┃    ┃    ┣━━(4.3.1)--聚类的个性化学习应用(选读).pdf
      ┃    ┃    ┗━━[4.3.1]--基于划分的方法(1).mp4
      ┃    ┣━━{4}--基于划分的方法(2)
      ┃    ┃    ┗━━[4.4.1]--基于划分的方法(2).mp4
      ┃    ┣━━{5}--基于密度聚类和基于层次聚类
      ┃    ┃    ┣━━(4.5.1)--聚类的社交网络应用(选读).pdf
      ┃    ┃    ┣━━(4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4
      ┃    ┣━━{6}--基于模型的聚类
      ┃    ┃    ┗━━[4.6.1]--基于模型的聚类.mp4- G3 y: D- I6 t
      ┃    ┗━━{7}--EM算法
      ┃          ┗━━[4.7.1]--EM聚类算法.mp4
      ┣━━{5}--第五单元可视化分析
      ┃    ┣━━{1}--可视化分析基础
      ┃    ┃    ┣━━(5.1.1)--可视化基础.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[5.1.1]--可视化分析基础.mp4
      ┃    ┣━━{2}--可视化分析方法
      ┃    ┃    ┣━━(5.2.1)--可视化的应用(选读).pdf
      ┃    ┃    ┗━━[5.2.1]--可视化分析方法.mp4
      ┃    ┗━━{3}--在线教学的数据分析案例
      ┃          ┗━━[5.3.1]--在线教学的数据分析.mp4
      ┣━━{6}--第六单元关联分析
      ┃    ┣━━{1}--关联分析基本概念
      ┃    ┃    ┣━━(6.1.1)--关联分析.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[6.1.1]--关联分析基本概念.mp4
      ┃    ┣━━{2}--Apriori算法
      ┃    ┃    ┣━━(6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用(选读).pdf
      ┃    ┃    ┗━━[6.2.1]--Apriori算法.mp4
      ┃    ┗━━{3}--关联规则应用
      ┃          ┣━━(6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用(选读).pdf
      ┃          ┗━━[6.3.1]--关联规则应用.mp4
      ┣━━{7}--第七单元回归分析
      ┃    ┣━━{1}--回归分析基础
      ┃    ┃    ┣━━(7.1.1)--回归分析.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[7.1.1]--回归分析基础.mp4
      ┃    ┣━━{2}--线性回归分析
      ┃    ┃    ┣━━(7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[7.2.1]--线性回归分析.mp4
      ┃    ┗━━{3}--非线性回归分析
      ┃          ┗━━ts_downloads.txt
      ┣━━{8}--第八单元文本分析
      ┃    ┣━━{1}--文本分析简介
      ┃    ┃    ┣━━(8.1.1)--文本分析基础.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[8.1.1]--文本分析简介.mp4
      ┃    ┣━━{2}--文本分析基本概念
      ┃    ┃    ┣━━(8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[8.2.1]--文本分析基本概念.mp4
      ┃    ┣━━{3}--语言模型、向量空间模型
      ┃    ┃    ┗━━[8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4
      ┃    ┣━━{4}--词法、分词、句法分析
      ┃    ┃    ┗━━[8.4.1]--词法、分词、句法分析.mp4
      ┃    ┣━━{5}--语义分析
      ┃    ┃    ┗━━[8.5.1]--语义分析.mp4
      ┃    ┣━━{6}--文本分析应用
      ┃    ┃    ┣━━(8.6.1)--文本分析应用案例(选读).pdf'
      ┃    ┃    ┣━━(8.6.2)--Usingtextminingandsentimentanaly.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[8.6.1]--文本分析应用.mp4
      ┃    ┣━━{7}--知识图谱简介
      ┃    ┃    ┣━━(8.7.1)--知识图谱.pdf
      ┃    ┃    ┗━━[8.7.1]--知识图谱概念.mp4
      ┃    ┣━━{8}--知识图谱技术
      ┃    ┃    ┗━━[8.8.1]--知识图谱技术.mp4
      ┃    ┗━━{9}--知识图谱构建和应用
      ┃          ┗━━[8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp4
      ┗━━{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法
            ┣━━{1}--分布式机器学习基础
            ┃    ┣━━(9.1.1)--分布式机器学习.pdf
            ┃    ┗━━[9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4
            ┣━━{2}--分布式机器学习框架
            ┃    ┗━━[9.2.1]--分布式机器学习框架.mp4
            ┣━━{3}--并行决策树
            ┃    ┗━━[9.3.1]--并行决策树.mp4
            ┣━━{4}--并行k-均值算法
            ┃    ┗━━[9.4.1]--并行k-均值算法.mp4
            ┣━━{5}--并行多元线性回归模型
            ┃    ┗━━[9.5.1]--并行多元线性回归模型.mp4
            ┣━━{6}--遗传算法基础
            ┃    ┣━━(9.6.1)--遗传算法.pdf
            ┃    ┗━━[9.6.1]--遗传算法基础.mp4
            ┣━━{7}--遗传算法的过程
            ┃    ┗━━[9.7.1]--遗传算法的过程.mp4
            ┣━━{8}--遗传算法的应用
            ┃    ┣━━(9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf
            ┃    ┗━━[9.8.1]--遗传算法的应用.mp4
            ┗━━{9}--蜂群算法
                  ┗━━[9.9.1]--蜂群算法.mp4




下载地址:


游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复




回复

使用道具 举报

0

主题

72

帖子

72

积分

年费会员

Rank: 2

积分
72
发表于 2020-1-14 15:38:28 | 显示全部楼层
DDDD
回复

使用道具 举报

0

主题

146

帖子

146

积分

新手上路

Rank: 1

积分
146
发表于 2020-1-17 05:43:19 | 显示全部楼层
原标题:《中国女排》再曝重磅主演!陈忠和饰演者竟是他!网友:神仙选角哈哈哈哈哈 12月17日,电影《中国女排》官宣功勋教练陈忠和由演员黄渤饰演。这也是黄渤与巩俐首次合作。  @电影中国女排 官微今天上午放出了“巩黄合体”同框海报。  黄渤此次出演《中国女排》,是其与导演陈小供养咒是什么意思可辛继《亲爱的》之后二度合作。  导演陈可辛 还不忘调侃黄渤和自己的身高:  中国女排“黄金一代”缔造者 陈忠和 他是郎平的好战友 和中国女排一起奋斗了40载 是名副其实的功勋教练  1986年,中国女排写就五连冠伟业,但随着主帅变更、名将退役,队员青黄不接,陷入了前所未有的困境,这一沉寂,就是17年。 2001年,陈忠和无能胜菩萨咒原文上任中国女排主教练。他继承着老女排精神、提拔新人,终于带领中国女排赢得了久违的胜利!2003年第9届女排世界杯冠军、2004年雅典奥运会冠军,阔别了17年的世界冠军奖杯,终于回来了! 陈忠和教练一手缔造了“黄金一代”,是与郎平旗鼓相当的冠军教头。  1 谁能演绎陈忠和的风采? 黄渤的加盟可谓众望所归 最新发布的海报定格了陈忠和正信的佛教(黄渤 饰)指导比赛的激情瞬间:神色紧张,却带着必胜意志,尽显冠军教练风度。 同时曝光的剧照则展现了陈忠和涅槃经视频讲解全集更多面:指导队员时,他自有七分威严;战局焦灼时,招牌“迷之微笑”上线。“微笑主帅”形象跃然展现。  1 彭昱畅和 黄渤 “长大后我就成了你” 而在早前曝光的预告片中,青年陈忠和由演员彭昱畅饰演,当时就有网友调侃彭昱畅在电影中的临终关怀的意义造型神似黄渤,话题词“长大后我就成了你”登上热搜。  对于彭昱畅和黄渤 网友们做了一组什么是清净心对比图    大家看完后表示   “迷之微笑”是陈忠和最显著的标识,在黄渤眼中,陈忠和指导温和与严苛并存:“他是个很接地气的教练,永远笑呵呵的,但实际训练中非常严苛。他其实很渴望赢,有求胜的信念。” 这样复杂的角色一度让黄渤犹豫,差点儿拒绝这个角色,弥勒佛心咒解释“演一个有真实原型、而且大家很熟悉这个原型人物,创作上有难度。感谢清心普善咒全文解说导演信任,才让我下决心来出演,希望能为这个角色添一份光彩。”  据悉,黄渤为出演这个角色,“学习”了不少文字、影像资料,全方面地钻研人物,还特意收集了人物的小习惯:“他是福建人,爱喝茶,喜欢收藏小古董”,表演时也将这些细节装载在角色中。 谈及对陈忠和指导的看法,黄渤感叹:“慈悲道场忏法卷第四他为中国女排奉献了自己的一生。” 1 网友评论追寻真实的生活层面  来源:西湖之声综合周到上海APP、@新浪微博
回复

使用道具 举报

0

主题

165

帖子

165

积分

新手上路

Rank: 1

积分
165
发表于 前天 03:45 | 显示全部楼层
原标题:2020年1月1日起中国调如意满愿轮咒视频读诵播放整部分商品进口关税 中新网12月23日电 据财政部网站消息,为贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中全会以及中央经济工作会议精神,推进贸易高质量发展,经国务院批准,国务院关税税则委员会近日印发通知,自2020年1月1日起,调整部分商品进口关税。  资料图:上海洋山深水港四期自动化码头。中新社发 钟鑫旺 摄 摄 图片【比丘戒】来源:CNSPHOTO  为积极扩大进口,激发进口潜力,优化进口结构,自2020年1月1日起,中国将对850余项商品实施低于最惠国税率的进口暂定税率。其中,为更好满足人民生活需要,适度楞严咒注解增加国内相对紧缺或具有国外特色的日用消费品进口,新增或降低冻猪肉、冷冻鳄梨、非冷冻橙汁等商品进口暂定税率;为降低用药成本,促进新药生产,对用于治疗哮喘的生物碱类药品和生产新型糖尿病治疗药品的格桑扎西仁波切个人简介原料实施零关税;为扩大先进技术、设备和零部件进口,支持高新技术产业发展,新增或降低半导日光菩萨咒视频读诵播放 体检测分选编带机、高压涡轮间隙控制阀门、自动变速箱用液力变矩器和铝阀芯、铌铁、多元件集成电路存储器、大轴胶片原料、光刻胶用分散液、培养基等商品进口暂定税率;为鼓励国内有需求的资源性产品进口,新增或降低部分木材和纸制品进口暂定税率。 如孝法师出家因缘为推进贸易与环境协调发展,根据国务院全面禁止进口环境危害大、群众反映强烈的固体废物的有关精神,与进口废物管理目录的调整时间相衔接,自2020年1月1日起,取消钨废碎料和铌废碎料2金刚萨埵心咒语怎么念视频种商品进口暂定税率,恢复执行最惠国税率。 为推动共建“一带一路”高质量发展,构建面向全球的高标准自由贸易区网络,实施互利共赢的开放战略,根据中国与有关国家或地区签订的自贸协定或优惠贸易安排,2020年中国将继续对原产于23个国家或地区的部分商品实施协定税率。其中,进一步降税的有中国与新西兰、秘鲁、哥斯达黎加、瑞士、冰岛、新加坡、澳大利亚、韩国、格鲁吉亚、智利、巴基斯坦自贸协定以及亚太贸易协定。2020年,显密圆通成佛心要集与准提信仰(二)继续对中国建交并完成换文手续的最不发达国家实施特惠税率,并根据联合国最不发达国家名单和中国放生杀生现报录 三过渡期安排,调整特惠税率适用国别。 2020年7月1日起,中国还将对176项信息技术产品的最惠国税率实施第五步降税,同时与此相衔接,相应调整其中部分信息技术产品的进口暂定税率。 国务院关税税则委员会办公室表示,上述调整措施有利于降低进口成本,促进国际国内要素有序自由流动,推动建设更高水平开放型经济新体制;有利于提高对外开放水平,不断拓展贸易发展新空间,加快高标准佛教科学观 二、佛教的研究精神自由贸易区建设;有利于与其他国家和地区共享发展成果,开创开放合作、包容普惠、共享共赢的国际贸易新局面。
回复

使用道具 举报

0

主题

2

帖子

2

积分

新手上路

Rank: 1

积分
2
发表于 昨天 12:22 | 显示全部楼层
机器学习概论
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

IT学习吧

快速回复 返回顶部 返回列表