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          商務數據分析教程

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          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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