【人邮学院】机器学习-赵卫东阿里云盘下载

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【人邮学院】机器学习-赵卫东 7.5GB

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{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法 1.5GB

{9}--蜂群算法 207.0MB

[9.9.1]--蜂群算法.mp4 207.0MB

{8}--遗传算法的应用 143.4MB

[9.8.1]--遗传算法的应用.mp4 140.9MB

(9.8.1)--Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf 2.5MB

{7}--遗传算法的过程 119.6MB

[9.7.1]--遗传算法的过程.mp4 119.6MB

{6}--遗传算法基础 188.4MB

[9.6.1]--遗传算法基础.mp4 188.0MB

(9.6.1)--遗传算法.pdf 436KB

{5}--并行多元线性回归模型 90.4MB

[9.5.1]--并行多元线性回归模型.mp4 90.4MB

{4}--并行k-均值算法 101.7MB

[9.4.1]--并行k-均值算法.mp4 101.7MB

{3}--并行决策树 83.5MB

[9.3.1]--并行决策树.mp4 83.5MB

{2}--分布式机器学习框架 94.2MB

[9.2.1]--分布式机器学习框架.mp4 94.2MB

{1}--分布式机器学习基础 462.3MB

[9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4 461.2MB

(9.1.1)--分布式机器学习.pdf 1.2MB

{8}--第八单元文本分析 1.6GB

{9}--知识图谱构建和应用 358.6MB

[8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp4 358.6MB

{8}--知识图谱技术 173.9MB

[8.8.1]--知识图谱技术.mp4 173.9MB

{7}--知识图谱简介 181.1MB

[8.7.1]--知识图谱概念.mp4 180.1MB

(8.7.1)--知识图谱.pdf 1.1MB

{6}--文本分析应用 205.3MB

[8.6.1]--文本分析应用.mp4 202.7MB

(8.6.2)--Usingtextminingandsentimentanaly.pdf 2.2MB

(8.6.1)--文本分析应用案例（选读）.pdf 375KB

{5}--语义分析 58.5MB

[8.5.1]--语义分析.mp4 58.5MB

{4}--词法、分词、句法分析 167.8MB

[8.4.1]--词法、分词、句法分析.mp4 167.8MB

{3}--语言模型、向量空间模型 160.9MB

[8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4 160.9MB

{2}--文本分析基本概念 199.7MB

[8.2.1]--文本分析基本概念.mp4 198.3MB

(8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf 1.4MB

{1}--文本分析简介 104.6MB

[8.1.1]--文本分析简介.mp4 103.6MB

(8.1.1)--文本分析基础.pdf 927KB

{7}--第七单元回归分析 418.5MB

{2}--线性回归分析 218.5MB

[7.2.1]--线性回归分析.mp4 217.2MB

(7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf 1.3MB

{1}--回归分析基础 200.0MB

[7.1.1]--回归分析基础.mp4 197.6MB

(7.1.1)--回归分析.pdf 2.4MB

{6}--第六单元关联分析 853.2MB

{3}--关联规则应用 136.7MB

[6.3.1]--关联规则应用.mp4 136.4MB

(6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf 252KB

{2}--Apriori算法 520.5MB

[6.2.1]--Apriori算法.mp4 518.3MB

(6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf 2.3MB

{1}--关联分析基本概念 196.0MB

[6.1.1]--关联分析基本概念.mp4 194.8MB

(6.1.1)--关联分析.pdf 1.3MB

{5}--第五单元可视化分析 893.5MB

{3}--在线教学的数据分析案例 614.6MB

[5.3.1]--在线教学的数据分析.mp4 614.6MB

{2}--可视化分析方法 167.7MB

[5.2.1]--可视化分析方法.mp4 164.9MB

(5.2.1)--可视化的应用（选读）.pdf 2.8MB

{1}--可视化分析基础 111.1MB

[5.1.1]--可视化分析基础.mp4 110.3MB

(5.1.1)--可视化基础.pdf 811KB

{4}--第四单元聚类分析 1.2GB

{7}--EM算法 92.7MB

[4.7.1]--EM聚类算法.mp4 92.7MB

{6}--基于模型的聚类 173.1MB

[4.6.1]--基于模型的聚类.mp4 173.1MB

{5}--基于密度聚类和基于层次聚类 178.0MB

[4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4 172.0MB

(4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf 2.9MB

(4.5.1)--聚类的社交网络应用（选读）.pdf 3.2MB

{4}--基于划分的方法（2） 126.3MB

[4.4.1]--基于划分的方法（2）.mp4 126.3MB

{3}--基于划分的方法（1） 458.9MB

[4.3.1]--基于划分的方法（1）.mp4 458.5MB

(4.3.1)--聚类的个性化学习应用（选读）.pdf 440KB

{2}--聚类分析的度量 164.9MB

[4.2.1]--聚类分析的度量.mp4 164.9MB

{1}--聚类分析的概念 82.8MB

[4.1.1]--聚类分析的概念.mp4 81.7MB

(4.1.1)--聚类分析.pdf 1.2MB

{3}--第三单元神经网络基础 1.1GB

{5}--神经网络的应用 94.4MB

[3.5.1]--神经网络的应用.mp4 93.2MB

(3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf 1.2MB

{4}--BP神经网络算法（2） 161.8MB

[3.4.1]--BP神经网络算法（2）.mp4 161.8MB

{3}--BP神经网络算法（1） 141.7MB

[3.3.1]--BP神经网络算法（1）.mp4 141.7MB

{2}--神经网络相关概念 698.3MB

[3.2.1]--神经网络相关概念.mp4 698.3MB