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46. K-means聚类算法 - 1
2023年9月1日 1292观看
大数据解析与应用导论
浙江大学
大学课程 / 计算机 / 计算机基础
“大数据”这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。《大数据时代》这本书中有一句话:人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变,也是大数据作出的最大贡献之一。本课程从大数据解析的基本概念讲起,进而介绍大数据解析中常用的基础算法,包括数据预处理相关算法、判别分析、回归分析、聚类分析、决策树、典型相关分析、神经网络、自编码器和集成学习等,同时结合具体应用,帮助同学们深入学习数据挖掘的模型与方法,掌握大数据解析的钥匙,为各行业特别是工业大数据赋能。希望大家在学习的过程中,能够了解和认识到:本课程是一门实战性很强的基础课程,纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行;抓准具体对象本身的特点、特性和问题,以问题驱动,而非以方法为导向,不要哪个方法热,追逐哪个,切忌脱离问题空谈花哨的方法;活用数据,不要迷信数据以及被数据绑架。本课程的特色主要包括:(1)本课程讲授大数据分析的基本原理、相关方法和实例分析,让学生能够形成大数据思维意识,加深对课程知识的理解。(2)课程中介绍了大量的大数据应用案例,这些案例包括但不限于工业领域,为大家提供不同学科方向的思考和启发。(3)课程之余鼓励学生主动发现和思考生活中的大数据场景,将课程内容与实际紧密结合。
共91集
13.1万人观看
1
课程综述1 - 1
05:34
2
课程综述1 - 3
05:38
3
课程综述2
09:36
4
基本内容
09:49
5
基本内容 - 1
06:01
6
基本内容 - 3
05:58
7
多元统计基础
09:12
8
多元统计基础 - 1
05:26
9
多元统计基础 - 3
05:26
10
数据清洗 - 1
05:59
11
数据清洗 - 3
06:02
12
数据预处理与特征提取 - 1
05:09
13
数据预处理与特征提取 - 3
05:05
14
主成分分析1 - 1
06:55
15
主成分分析1 - 3
06:57
16
主成分分析2 - 1
06:23
17
主成分分析2 - 3
06:22
18
应用实例 - 1
05:52
19
应用实例 - 3
05:53
20
基本原理 - 1
05:51
21
基本原理 - 3
05:51
22
距离判别 - 1
05:53
23
距离判别 - 3
05:56
24
fisher判别 - 1
06:20
25
fisher判别 - 3
06:24
26
贝叶斯判别 - 1
08:34
27
贝叶斯判别 - 3
08:33
28
SVM(1) - 1
06:31
29
SVM(1) - 3
06:37
30
SVM(2) - 1
06:53
31
SVM(2) - 3
06:55
32
基本概念 - 1
05:46
33
基本概念 - 3
05:49
34
最小二乘回归 - 1
06:24
35
最小二乘回归 - 3
06:26
36
岭回归 - 1
06:50
37
岭回归 - 3
06:53
38
主元回归 - 1
06:44
39
主元回归 - 3
06:43
40
偏最小二乘 - 1
11:21
41
偏最小二乘 - 3
11:27
42
基本思想 - 1
05:35
43
基本思想 - 3
05:33
44
相似性度量 - 1
06:00
45
相似性度量 - 3
05:56
46
K-means聚类算法 - 1
06:11
47
K-means聚类算法 - 3
06:15
48
高斯混合模型 - 1
06:43
49
高斯混合模型 - 3
06:41
50
基本内容 - 1
05:47
51
基本内容 - 3
05:46
52
决策树算法 - 1
05:56
53
决策树算法 - 3
06:01
54
随机森林 - 1
06:56
55
随机森林 - 3
07:04
56
实例应用 - 1
07:17
57
实例应用 - 3
07:13
58
基本概念 - 1
05:53
59
基本概念 - 3
05:51
60
CCA算法介绍 - 1
05:49
61
CCA算法介绍 - 3
05:53
62
CCA算法拓展 - 1
06:39
63
CCA算法拓展 - 3
06:38
64
案例分析 - 1
05:22
65
案例分析 - 3
05:18
66
基本概念与结构发展 - 1
07:20
67
基本概念与结构发展 - 3
07:17
68
卷积神经网络(CNN) - 1
05:48
69
卷积神经网络(CNN) - 3
05:50
70
循环神经网络(RNN) - 1
06:38
71
循环神经网络(RNN) - 3
06:37
72
应用实例 - 1
05:52
73
应用实例 - 3
05:51
74
自编码器简介 - 1
06:10
75
自编码器简介 - 3
06:07
76
去噪自编器 - 1
06:19
77
去噪自编器 - 3
06:17
78
稀疏自编码器 - 1
06:01
79
稀疏自编码器 - 3
06:01
80
变分自编码器 - 1
05:49
81
变分自编码器 - 3
05:55
82
二手车交易价格预测 - 1
05:56
83
二手车交易价格预测 - 3
05:59
84
糖尿病的血糖预测 - 1
05:19
85
糖尿病的血糖预测 - 3
05:17
86
工业蒸汽量预测 - 1
05:35
87
工业蒸汽量预测 - 3
05:37
88
双盲降噪自编码器实现降噪 - 1
06:04
89
双盲降噪自编码器实现降噪 - 3
06:03
90
心电数据分析 - 1
06:40
91
心电数据分析 - 3
06:44
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