最有趣的理论+最有用的算法轻松学习数据挖掘

最有趣的理论+最有用的算法轻松学习数据挖掘
【课程内容】

走进数据科学:博大精深,美不胜收

01 整装待发
02 学而不思则罔
03 知行合一
04 从数据到知识
05 分类问题
06 聚类及其它数据挖掘问题
07 隐私保护与并行计算
08 迷雾重重
09 相关学习资源

数据预处理:抽丝剥茧,去伪存真

01 数据清洗
02 异常值与重复数据检测
03 类型转换与采样
04 数据描述与可视化
05 特征选择
06 主成分分析
07 线性判别分析
08 相关学习资源

从贝叶斯到决策树:意料之外,情理之中

01 贝叶斯奇幻之旅
02 朴素是一种美德
03 数据、规则与树
04 植树造林学问大
05 相关学习资源

神经网络:巨量并行,智慧无限

01 智慧之源神经元
02 会学习的神经元
03 从一个到一群
04 层次分明,责任到人
05 管中窥豹,抛砖引玉
06 相关学习资源

支持向量机:数学之美,巅峰之作

01 最大间隔
02 线性SVM
03 数学家的把戏
04 致敬真神
05 相关学习资源

聚类分析:物以类聚,人以群分

01 无监督学习
02 K-Means
03 期望最大法
04 密度与层次

关联规则:营销购物,自有乾坤

01 项集与规则
02 支持度与置信度
03 误区
04 Apriori 算法
05 实例分析
06 序列模式
07 相关学习资源

推荐算法:察言观色,投其所好

01 无所不在的推荐
02 隐含语义分析
03 PageRank传奇
04 协同过滤
05 告诉你一个真实的推荐

集成学习:兼听则明,偏听则暗

01 民主协商:Ensemble
02 群策群议:Bagging
03 环环相扣:Boosting
04 集成之美:AdaBoost
05 继往开来:RegionBoost

进化计算:大道至简,万物之本

01 人与自然
02 尽善尽美
03 走向进化
04 遗传算法初探
05 遗传算法进阶
06 遗传程序设计
07 万物皆进化
08 相关学习资源

美丽数据说:阆苑仙葩,美玉无瑕

01 数据之美
02 南国紫荆亦芬芳

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