smallfox1 发表于 2017-12-19 23:55:00

数据分析之机器学习

正文
第1课 机器学习概论
第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧
第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计
第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警
第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析
第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？
第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估
第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别
第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器
第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别

**** Hidden Message *****

thex 发表于 2017-12-20 00:38:33

看看这个。。

王小王 发表于 2017-12-20 09:36:50

数据分析之机器学习

forumguest 发表于 2017-12-20 09:41:17

谢谢分享

chixsh 发表于 2017-12-20 09:41:24

看看，谢谢

sananiki 发表于 2017-12-20 09:48:45

ada

mofeiyunfei 发表于 2017-12-20 10:08:39

6666666666666

q1055578688 发表于 2017-12-20 11:05:15

666666666

banma 发表于 2017-12-29 17:35:59

哈啊啊啊啊啊啊啊

314533230 发表于 2018-1-3 22:17:49

楼主好人，学有所成
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