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44. 模块二 主分量分析和奇异值分解 - 3
2023年9月1日 1434观看
复旦大学公开课 商务数据分析
复旦大学
大学课程 / 计算机 / AI大数据
复旦大学计算机科学技术学院教授赵卫东、高级工程师董亮《商务数据分析》课程。本课程在介绍传统的机器学习理论的基础上,突出了机器学习目前主流的一些内容,包括深度学习的典型算法与应用、知识图谱、机器学习在电子推荐技术的应用等。通过本课程的学习,使学员可以初步了解机器学习的常用算法以及典型的应用领域,为更深入地学习高级机器学习以及实战打下基础。
共46集
8万人观看
1
模块一 机器学习简介 - 1
12:45
2
模块一 机器学习简介 - 3
12:51
3
模块一 机器学习过程 - 1
09:02
4
模块一 机器学习过程 - 3
08:59
5
模块一 机器学习常用算法(1) - 1
15:02
6
模块一 机器学习常用算法(1) - 3
15:07
7
模块一 机器学习常用算法(2) - 1
12:44
8
模块一 机器学习常用算法(2) - 3
12:46
9
模块一 机器学习常见问题 - 1
11:37
10
模块一 机器学习常见问题 - 3
11:39
11
模块一 从事机器学习的准备 - 1
08:24
12
模块一 从事机器学习的准备 - 3
08:29
13
模块一 机器学习的常用应用领域 - 1
11:16
14
模块一 机器学习的常用应用领域 - 3
11:16
15
模块二 决策树概述 - 1
11:10
16
模块二 决策树概述 - 3
11:15
17
模块二 ID3算法 - 1
11:54
18
模块二 ID3算法 - 2
11:59
19
模块二 ID3算法 - 3
11:55
20
模块二 C4.5算法和CART算法 - 1
09:47
21
模块二 C4.5算法和CART算法 - 3
09:53
22
模块二 连续属性离散化、过拟合问题 - 1
11:53
23
模块二 连续属性离散化、过拟合问题 - 2
11:57
24
模块二 连续属性离散化、过拟合问题 - 3
11:52
25
模块二 集成学习(1) - 1
09:45
26
模块二 集成学习(1) - 3
09:42
27
模块二 集成学习(2) - 1
07:43
28
模块二 集成学习(2) - 3
07:44
29
模块二 支持向量机基本概念 - 1
10:42
30
模块二 支持向量机基本概念 - 3
10:47
31
模块二 支持向量机原理 - 1
10:30
32
模块二 支持向量机原理 - 2
10:34
33
模块二 支持向量机原理 - 3
10:27
34
模块二 支持向量机的应用 - 1
14:58
35
模块二 支持向量机的应用 - 3
14:56
36
模块二 朴素贝叶斯模型 - 1
11:23
37
模块二 朴素贝叶斯模型 - 2
11:26
38
模块二 朴素贝叶斯模型 - 3
11:18
39
模块二 贝叶斯网络模型算法 - 1
11:58
40
模块二 贝叶斯网络模型算法 - 3
12:05
41
模块二 贝叶斯网络的应用 - 1
12:37
42
模块二 贝叶斯网络的应用 - 3
12:34
43
模块二 主分量分析和奇异值分解 - 1
09:45
44
模块二 主分量分析和奇异值分解 - 3
09:47
45
模块二 判别分析 - 1
11:09
46
模块二 判别分析 - 3
11:06
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