120. 贝叶斯信念网络推理2 - 1
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数据仓库与数据挖掘
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1数据挖掘的社会需求 - 107:13- 2数据挖掘的社会需求 - 307:14
- 3数据挖掘的经典实际应用 - 106:31
- 4数据挖掘的经典实际应用 - 306:29
- 5数据挖掘的定义 - 108:31
- 6数据挖掘的定义 - 308:28
- 7数据挖掘的发展历程与数据来源 - 106:01
- 8数据挖掘的发展历程与数据来源 - 305:59
- 9分类分析技术简介 - 106:39
- 10分类分析技术简介 - 306:40
- 11聚类关联孤立点分析技术简介 - 108:48
- 12聚类关联孤立点分析技术简介 - 308:46
- 13数据挖掘的体系结构与其他技术的异同 - 110:24
- 14数据挖掘的体系结构与其他技术的异同 - 310:24
- 15数据仓库与数据库的区别 - 111:28
- 16数据仓库与数据库的区别 - 311:29
- 17什么是数据仓库 - 105:47
- 18什么是数据仓库 - 305:46
- 19数据仓库的系统结构 - 106:56
- 20数据仓库的系统结构 - 306:59
- 21数据仓库的数据组织形式 - 107:36
- 22数据仓库的数据组织形式 - 307:36
- 23数据仓库的数据模型08:13
- 24什么是联机分析处理 - 106:05
- 25什么是联机分析处理 - 306:11
- 26OLAP的多维数据存储 - 110:31
- 27OLAP的多维数据存储 - 310:32
- 28OLAP的分类 - 108:20
- 29OLAP的分类 - 308:25
- 30为什么要数据预处理 - 105:54
- 31为什么要数据预处理 - 306:00
- 32数据清理 - 111:01
- 33数据清理 - 311:05
- 34数据集成与数据变换 - 105:56
- 35数据集成与数据变换 - 305:56
- 36数据归约 - 105:21
- 37数据归约 - 305:24
- 38数据压缩与数值归约 - 105:10
- 39数据压缩与数值归约 - 305:14
- 40数据离散化 - 109:02
- 41数据离散化 - 309:06
- 42什么是PCA - 108:56
- 43什么是PCA - 308:54
- 44PCA原理推导（1） - 113:15
- 45PCA原理推导（1） - 313:17
- 46PCA原理推导（2） - 106:13
- 47PCA原理推导（2） - 306:15
- 48什么是关联规则挖掘08:30
- 49关联规则挖掘示例 - 109:11
- 50关联规则挖掘示例 - 309:14
- 51Apriori算法 - 111:41
- 52Apriori算法 - 311:48
- 53频繁项集生成规则05:02
- 54Apriori算法分析与改进 - 108:47
- 55Apriori算法分析与改进 - 308:48
- 56FP-Growth算法 - 105:49
- 57FP-Growth算法 - 305:47
- 58什么是多值关联规则 - 108:25
- 59什么是多值关联规则 - 308:29
- 60多值关联规则挖掘中的连续属性划分 - 106:44
- 61多值关联规则挖掘中的连续属性划分 - 306:41
- 62多值关联规则合并05:55
- 63从下向上的频繁项集搜索方式 - 105:39
- 64从下向上的频繁项集搜索方式 - 305:41
- 65自上向下的频繁项集搜索方式 - 108:57
- 66自上向下的频繁项集搜索方式 - 309:00
- 67多层关联规则的社会需求 - 107:34
- 68多层关联规则的社会需求 - 307:32
- 69同层关联规则挖掘算法 - 110:50
- 70同层关联规则挖掘算法 - 310:49
- 71什么是项约束性关联规则挖掘 - 105:27
- 72什么是项约束性关联规则挖掘 - 305:26
- 73项约束性关联规则挖掘算法Direct - 110:56
- 74项约束性关联规则挖掘算法Direct - 311:01
- 75项约束性关联规则挖掘Direct+ - 108:56
- 76项约束性关联规则挖掘Direct+ - 308:53
- 77分类分析的基本思路 - 109:03
- 78分类分析的基本思路 - 309:03
- 79决策树分类模型09:55
- 80ID3决策树算法 - 111:15
- 81ID3决策树算法 - 311:16
- 82ID3决策树算法分析09:41
- 83C4.5算法的改进之处 - 105:37
- 84C4.5算法的改进之处 - 305:40
- 85信息增益比的计算方式 - 109:27
- 86信息增益比的计算方式 - 309:23
- 87C4.5算法处理连续属性09:43
- 88C4.5算法处理缺失值策略 - 105:20
- 89C4.5算法处理缺失值策略 - 305:22
- 90C4.5算法中的交叉验证04:27
- 91C4.5算法构建决策树示例 - 107:06
- 92C4.5算法构建决策树示例 - 307:04
- 93梯度提升决策树的例子08:47
- 94梯度提升决策树算法 - 105:12
- 95梯度提升决策树算法 - 305:11
- 96SLIQ算法思路09:27
- 97SLIQ如何处理连续属性 - 109:57
- 98SLIQ如何处理连续属性 - 309:55
- 99SLIQ算法构建判定树09:09
- 100随机森林的基本思想09:29
- 101CART构建决策树算法 - 107:09
- 102CART构建决策树算法 - 307:11
- 103随机森林的投票机制06:56
- 104最近邻分类 - 111:56
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- 106线性支持向量机 - 106:42
- 107线性支持向量机 - 306:45
- 108线性支持向量机求解 - 108:17
- 109线性支持向量机求解 - 308:22
- 110线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机 - 108:40
- 111线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机 - 308:41
- 112朴素贝叶斯分类算法 - 109:35
- 113朴素贝叶斯分类算法 - 309:38
- 114贝叶斯信念网络的基本结构07:12
- 115联合概率计算方法 - 107:07
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- 119贝叶斯信念网络推理1 - 305:52
- 120贝叶斯信念网络推理2 - 107:54
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- 122什么是聚类分析 - 107:17
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- 126划分聚类Kmeans算法 - 108:49
- 127划分聚类Kmeans算法 - 308:48
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- 137Birch层次聚类算法基本原理 - 305:03
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- 140Birch层次聚类树的构建 - 108:08
- 141Birch层次聚类树的构建 - 308:07
- 142密度聚类的基本思路 - 106:33
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- 144DBSCAN算法的基本概念09:28
- 145DBSCAN算法的实现流程 - 110:11
- 146DBSCAN算法的实现流程 - 310:13
- 147DBSCAN算法性能分析06:33
- 148OPTICS密度聚类基本思想 - 109:25
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- 150OPTICS密度聚类算法的实现过程 - 112:30
- 151OPTICS密度聚类算法的实现过程 - 312:37
- 152密度聚类OPTICS算法描述05:58
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- 171Pandas数据预处理 - 108:35
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- 177决策树算法的Python实践 - 111:19
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- 179随机森林的Python实践 - 108:35
- 180随机森林的Python实践 - 308:41
- 181随机森林的Python实践 - 106:08
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