本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术,包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点,在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习,不追求纯粹的理论推导,而是把理论
数据挖掘:理论与算法
主播:元亨利贞918 播放:1.5万次最近更新: 2022-09-22
节目列表
正序 | 倒序
- 169.68.11.2.1 南国紫荆亦芬芳
- 268.67.11.1.2 数据之美
- 367.66.11.1.1 数据之美
- 466.65.10.8.2
- 565.64.10.8.1 视频来源:互联网
- 664.63.10.7.1 万物皆进化
- 763.62.10.6.1 遗传程序设计
- 862.61.10.5.2 遗传算法进阶
- 961.60.10.5.1 遗传算法进阶
- 1060.59.10.4.1 遗传算法初探
- 1159.58.10.3.1 走向进化
- 1258.57.10.2.1 尽善尽美
- 1357.56.10.1.1 人与自然
- 1456.55.9.5.1 继往开来:RegionBoost
- 1555.54.9.4.1 集成之美:AdaBoost
- 1654.53.9.3.1 环环相扣:Boosting
- 1753.52.9.2.1 群策群议:Bagging
- 1852.51.9.1.1 民主协商:Ensemble
- 1951.50.8.5.1 告诉你一个真实的推荐
- 2050.49.8.4.1 协同过滤
- 2149.48.8.3.1 PageRank传奇
- 2248.47.8.2.1 隐含语义分析
- 2347.46.8.1.1 无所不在的推荐
- 2446.45.7.7.1 视频来源:互联网
- 2545.44.7.6.1 序列模式
- 2644.43.7.5.1 实例分析
- 2743.42.7.4.1 Apriori 算法
- 2842.41.7.3.1 误区
- 2941.40.7.2.1 支持度与置信度
- 3040.39.7.1.1 项集与规则
- 3139.38.6.4.1 密度与层次
- 3238.37.6.3.1 期望最大法
- 3337.36.6.2.1 K-Means
- 3436.35.6.1.1 无监督学习
- 3535.34.5.5.1 视频来源:互联网
- 3634.33.5.4.1 致敬真神
- 3733.32.5.3.1 数学家的把戏
- 3832.31.5.2.1 线性SVM
- 3931.30.5.1.1 最大间隔
- 4030.29.4.6.1 视频来源:互联网
- 4129.28.4.5.1 管中窥豹,抛砖引玉
- 4228.27.4.4.1 层次分明,责任到人
- 4327.26.4.3.1 从一个到一群
- 4426.25.4.2.1 会学习的神经元
- 4525.24.4.1.1 智慧之源神经元
- 4624.23.3.5.1 视频来源:互联网
- 4723.22.3.4.1 植树造林学问大
- 4822.21.3.3.1 数据、规则与树
- 4921.20.3.2.1 朴素是一种美德
- 5020.19.3.1.1 贝叶斯奇幻之旅
- 5119.18.2.8.1
- 5218.17.2.7.2 线性判别分析
- 5317.16.2.7.1 线性判别分析
- 5416.15.2.6.1 主成分分析
- 5515.14.2.5.1 特征选择
- 5614.13.2.4.1 数据描述与可视化
- 5713.12.2.3.1 类型转换与采样
- 5812.11.2.2.1 异常值与重复数据检测
- 5911.10.2.1.1 数据清洗
- 6010.9.1.9.1 视频来源:互联网
- 619.8.1.8.1 迷雾重重
- 628.7.1.7.1 隐私保护与并行计算
- 637.6.1.6.1 聚类及其它数据挖掘问题
- 646.5.1.5.1 分类问题
- 655.4.1.4.1 从数据到知识
- 664.3.1.3.1 知行合一
- 673.2.1.2.1 学而不思则罔
- 682.1.1.1.1 整装待发
- 691.数据挖掘:理论与算法(自主模式
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