商务数据分析教程
├─{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
│ ├─{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
│ ├─{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
│ ├─{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
├─{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
├─{2}--第二单元分类算法
│ ├─{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
│ ├─{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
│ ├─{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
│ └─{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-Socialnetworkstex.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
