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        商務數據分析教程

        雪花更美UE4群集射擊游戲買量中文視頻教程2020

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        商務數據分析教程商務數據分析教程插圖

        商務數據分析教程資源簡介:

        ?商務數據分析教程課程

        ├──{10}–第十單元電子推薦系統

        |? ?├──{1}–推薦系統基礎

        |? ?├──{2}–推薦系統結構

        |? ?├──{3}–基于人口統計學的推薦、基于內容的推薦

        |? ?├──{4}–基于協同過濾的推薦算法

        |? ?├──{5}–基于圖的模型、基于PageRank的推薦、基于關聯規則的推薦

        |? ?├──{6}–其他推薦方法

        |? ?├──{7}–推薦結果的評測方法

        |? ?├──{8}–推薦結果的評測指標

        |? ?└──{9}–推薦系統常見問題

        ├──{11}–第十一單元深度學習

        |? ?├──{10}–基于LSTM的股票預測

        |? ?├──{11}–圖像定位與識別1

        |? ?├──{12}–圖像定位于識別2

        |? ?├──{13}–強化學習

        |? ?├──{14}–生成對抗網絡

        |? ?├──{15}–遷移學習

        |? ?├──{16}–對偶學習

        |? ?├──{17}–深度學習復習

        |? ?├──{1}–卷積基本概念

        |? ?├──{2}–LeNet框架(1)

        |? ?├──{3}–LeNet框架(2)

        |? ?├──{4}–卷積基本單元

        |? ?├──{5}–卷積神經網絡訓練

        |? ?├──{6}–基于卷積的股票預測

        |? ?├──{7}–循環神經網絡RNN基礎

        |? ?├──{8}–循環神經網絡的訓練和示例

        |? ?└──{9}–長短期記憶網絡LSTM

        ├──{12}–第十二單元面向實踐的機器學習課程研討

        |? ?└──{1}–課程教學方法研討

        ├──{1}–第一單元機器學習概論

        |? ?├──{1}–機器學習簡介

        |? ?├──{2}–機器學習過程

        |? ?├──{3}–機器學習常用算法(1)

        |? ?├──{4}–機器學習常用算法(2)

        |? ?├──{5}–機器學習常見問題

        |? ?├──{6}–從事機器學習的準備

        |? ?└──{7}–機器學習的常用應用領域

        ├──{2}–第二單元分類算法

        |? ?├──{10}–貝葉斯網絡模型算法

        |? ?├──{11}–貝葉斯網絡的應用

        |? ?├──{12}–主分量分析和奇異值分解

        |? ?├──{13}–判別分析

        |? ?├──{1}–決策樹概述

        |? ?├──{2}–ID3算法

        |? ?├──{3}–C4.5算法和CART算法

        |? ?├──{4}–連續屬性離散化、過擬合問題

        |? ?├──{5}–集成學習

        |? ?├──{6}–支持向量機基本概念

        |? ?├──{7}–支持向量機原理

        |? ?├──{8}–支持向量機的應用

        |? ?└──{9}–樸素貝葉斯模型

        ├──{3}–第三單元神經網絡基礎

        |? ?├──{1}–神經網絡簡介

        |? ?├──{2}–神經網絡相關概念

        |? ?├──{3}–BP神經網絡算法(1)

        |? ?├──{4}–BP神經網絡算法(2)

        |? ?└──{5}–神經網絡的應用

        ├──{4}–第四單元聚類分析

        |? ?├──{1}–聚類分析的概念

        |? ?├──{2}–聚類分析的度量

        |? ?├──{3}–基于劃分的方法(1)

        |? ?├──{4}–基于劃分的方法(2)

        |? ?├──{5}–基于密度聚類和基于層次聚類

        |? ?├──{6}–基于模型的聚類

        |? ?└──{7}–EM算法

        ├──{5}–第五單元可視化分析

        |? ?├──{1}–可視化分析基礎

        |? ?├──{2}–可視化分析方法

        |? ?└──{3}–在線教學的數據分析案例

        ├──{6}–第六單元關聯分析

        |? ?├──{1}–關聯分析基本概念

        |? ?├──{2}–Apriori算法

        |? ?└──{3}–關聯規則應用

        ├──{7}–第七單元回歸分析

        |? ?├──{1}–回歸分析基礎

        |? ?├──{2}–線性回歸分析

        |? ?└──{3}–非線性回歸分析

        ├──{8}–第八單元文本分析

        |? ?├──{1}–文本分析簡介

        |? ?├──{2}–文本分析基本概念

        |? ?├──{3}–語言模型、向量空間模型

        |? ?├──{4}–詞法、分詞、句法分析

        |? ?├──{5}–語義分析

        |? ?├──{6}–文本分析應用

        |? ?├──{7}–知識圖譜簡介

        |? ?├──{8}–知識圖譜技術

        |? ?└──{9}–知識圖譜構建和應用

        └──{9}–第九單元分布式機器學習、遺傳算法

        |? ?├──{1}–分布式機器學習基礎

        |? ?├──{2}–分布式機器學習框架

        |? ?├──{3}–并行決策樹

        |? ?├──{4}–并行k-均值算法

        |? ?├──{5}–并行多元線性回歸模型

        |? ?├──{6}–遺傳算法基礎

        |? ?├──{7}–遺傳算法的過程

        |? ?├──{8}–遺傳算法的應用

        |? ?└──{9}–蜂群算法

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        酸梅干超人零基礎UI精品實戰班第3期2021年1月結課

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