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大数据之数据挖掘理论与算法零基础入门课

上传人lcj
分类大数据
发布时间2020-03-29
来源https://www.jsdaima.com/video/936.html

大数据之数据挖掘理论与算法零基础入门课程视频教程下载。本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术,包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点,在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习,不追求纯粹的理论推导,而是把理论与实践有机结合,让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识,特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。

课程章节
│  课程介绍.txt│  课程介绍截图.png
│      
├─1第一章 走进数据科学:博大精深,美不胜收
│      1-1第一节 整装待发.mp4
│      1-2第二节 学而不思则罔.mp4
│      1-3第三节 知行合一.mp4
│      1-4第四节 从数据到知识.mp4
│      1-5第五节 分类问题.mp4
│      1-6第六节 聚类及其它数据挖掘问题.mp4
│      1-7第七节 隐私保护与并行计算.mp4
│      1-8第八节 迷雾重重.mp4
│      1-9第九节 相关学习资源.mp4
│      
├─2第二章 数据预处理:抽丝剥茧,去伪存真
│      2-1第一节 数据清洗.mp4
│      2-2第二节 异常值与重复数据检测.mp4
│      2-3第三节 类型转换与采样.mp4
│      2-4第四节 数据描述与可视化.mp4
│      2-5第五节 特征选择.mp4
│      2-6第六节 主成分分析.mp4
│      2-7-1第七节 线性判别分析.mp4
│      2-7-2第七节 线性判别分析.mp4
│      2-8第八节 相关学习资源.mp4
│      
├─3第三章 从贝叶斯到决策树:意料之外,情理之中
│      3-1第一节 贝叶斯奇幻之旅.mp4
│      3-2第二节 朴素是一种美德.mp4
│      3-3第三节 数据、规则与树.mp4
│      3-4第四节 植树造林学问大.mp4
│      3-5第五节 相关学习资源.mp4
│      
├─4第四章 神经网络:巨量并行,智慧无限
│      4-1第一节 智慧之源神经元.mp4
│      4-2第二节 会学习的神经元.mp4
│      4-3第三节 从一个到一群.mp4
│      4-4第四节 层次分明,责任到人.mp4
│      4-5第五节 管中窥豹,抛砖引玉.mp4
│      4-6第六节 相关学习资源.mp4
│      
├─5第五章 支持向量机:数学之美,巅峰之作
│      5-1第一节 最大间隔.mp4
│      5-2第二节 线性SVM.mp4
│      5-3第三节 数学家的把戏.mp4
│      5-4第四节 致敬真神.mp4
│      5-5第五节 相关学习资源.mp4
│      
├─6第六章 聚类分析:物以类聚,人以群分
│      6-1第一节 无监督学习.mp4
│      6-2第二节 K-Means.mp4
│      6-3第三节 期望最大法.mp4
│      6-4第四节 密度与层次.mp4
│      
├─7第七章 关联规则:营销购物,自有乾坤
│      7-1第一节 项集与规则.mp4
│      7-2第二节 支持度与置信度.mp4
│      7-3第三节 误区.mp4
│      7-4第四节 Apriori 算法.mp4
│      7-5第五节 实例分析.mp4
│      7-6第六节 序列模式.mp4
│      7-7第七节 相关学习资源.mp4
│      
├─8第八章 推荐算法:察言观色,投其所好
│      8-1第一节 无所不在的推荐.mp4
│      8-2第二节 隐含语义分析.mp4
│      8-3第三节 PageRank传奇.mp4
│      8-4第四节 协同过滤.mp4
│      8-5第五节 告诉你一个真实的推荐.mp4
│      
├─9第九章 集成学习:兼听则明,偏听则暗
│      9-1第一节 民主协商:Ensemble.mp4
│      9-2第二节 群策群议:Bagging.mp4
│      9-3第三节 环环相扣:Boosting.mp4
│      9-4第四节 集成之美:AdaBoost.mp4
│      9-5第五节 继往开来:RegionBoost.mp4
│  
├─10第十章 进化计算:大道至简,万物之本
│      10-1第一节 人与自然.mp4
│      10-2第二节 尽善尽美.mp4
│      10-3第三节 走向进化.mp4
│      10-4第四节 遗传算法初探.mp4
│      10-5-1第五节 遗传算法进阶.mp4
│      10-5-2第五节 遗传算法进阶.mp4
│      10-6第六节 遗传程序设计.mp4
│      10-7第七节 万物皆进化.mp4
│      10-8-1第八节 相关学习资源.mp4
│      10-8-2第八节 相关学习资源.mp4
│      
├─11第十一章 美丽数据说:阆苑仙葩,美玉无瑕
│      11-1-1第一节 数据之美.mp4
│      11-1-2第一节 数据之美.mp4
│      11-2第二节 南国紫荆亦芬芳.mp4
│      
└─课件
        1-Introduction.pptx
        2-Data_Preprocessing-0630.pptx
        3-从贝叶斯到决策树.pptx
        4-Neural_Networks-710.pptx
        5-Support_Vector_Machines.pptx
        6-Clustering.pptx
        7-Association_Rule.pptx
        8-Recommendation.pptx
        9-Ensemble_Learning.pptx
        A-Evolutionary_Algorithms.pptx
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