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数据挖掘:理论与算法 清华大学 视频教程 下载


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时间:2019-04-11 13:00来源:http://www.java1234.com 作者:转载
数据挖掘:理论与算法 清华大学 视频教程 下载
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资料目录:
数据挖掘:理论与算法 清华大学
|____期末考试练习
          |____多选题 (1 满分).doc
          |____单选题.doc
          |____单选题 (1 满分).doc
|____11 美丽数据说:阆苑仙葩,美玉无瑕
          |____2 南国紫荆亦芬芳
          |____1 数据之美
|____10 进化计算:大道至简,万物之本
          |____相关学习资源
          |____7 万物皆进化
          |____6 遗传程序设计
          |____5 遗传算法进阶
          |____4 遗传算法初探
          |____3 走向进化
          |____2 尽善尽美
          |____1 人与自然
          |____Evolutionary_Algorithms.pptx
|____09 集成学习:兼听则明,偏听则暗
          |____相关学习资源
          |____5 继往开来:RegionBoost
          |____4 集成之美:AdaBoost
          |____3 环环相扣:Boosting
          |____2 群策群议:Bagging
          |____1 民主协商:Ensemble
          |____Ensemble_Learning.pptx
|____08 推荐算法:察言观色,投其所好
          |____5 告诉你一个真实的推荐
          |____4 协同过滤
          |____3 PageRank传奇
          |____2 隐含语义分析
          |____1 无所不在的推荐
          |____Recommendation.pptx
|____07 关联规则:营销购物,自有乾坤
          |____相关学习资源
          |____6 序列模式
          |____5 实例分析
          |____4 Apriori 算法
          |____3 误区
          |____2 支持度与置信度
          |____1 项集与规则
          |____Association_Rule.pptx
|____06 聚类分析:物以类聚,人以群分
          |____相关学习资源
          |____4 密度与层次
          |____3 期望最大法
          |____2 K-Means
          |____1 无监督学习
          |____Clustering.pptx
|____05 支持向量机:数学之美,巅峰之作
          |____相关学习资源
          |____4 致敬真神
          |____3 数学家的把戏
          |____2 线性SVM
          |____1 最大间隔
          |____Support_Vector_Machines.pptx
|____04 神经网络:巨量并行,智慧无限
          |____相关学习资源
          |____5 管中窥豹,抛砖引玉
          |____4 层次分明,责任到人
          |____3 从一个到一群
          |____2 会学习的神经元
          |____1 智慧之源神经元
          |____asset-v1-TsinghuaX+80240372X+sp+type@asset+block@Neural_Networks-710.pptx
|____03 从贝叶斯到决策树:意料之外,情理之中
          |____相关学习资源
          |____4植树造林学问大
          |____3 数据、规则与树
          |____2 朴素是一种美德
          |____1 贝叶斯奇幻之旅
          |____NB-DT.pptx
|____02 数据预处理:抽丝剥茧,去伪存真
          |____相关学习资源
          |____7 线性判别分析
          |____6 主成分分析
          |____5 特征选择
          |____4 数据描述与可视化
          |____3 类型转换与采样
          |____2 异常值与重复数据检测
          |____1 数据清洗
          |____Data_Preprocessing.pptx
|____01 走进数据科学:博大精深,美不胜收
          |____相关学习资源
          |____08 迷雾重重
          |____07 隐私保护与并行计算
          |____06 K 聚类及其它数据挖掘问题
          |____05 分类问题
          |____04 从数据到知识
          |____03 知行合一
          |____02 学而不思则罔
          |____01 整装待发
          |____Introduction.pptx




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