问题答疑
首页
实训课程
公开课
更多
首页
实训课程
公开课
扫码下载Android
扫码下载iOS
登录
首页
实训课程
公开课
登录
首页 - 课程列表 - 课程详情
返回
机器学习算法数据分析与挖掘
课程类型：
选修课
发布时间：
2023-07-12 14:34:21
主讲教师：
1
课程来源：
1
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk001179
课程介绍
课程目录
教师团队
课程
1.1]--1.1AI到底是什么.mp4
（0分钟）
1.2]--2.AI复活之路.mp4
（0分钟）
1.4]--2.2大数据，AI的基石.mp4
（0分钟）
1.5]--2.2大数据，我们要便捷还是要隐私？.mp4
（0分钟）
2.1]--绪论-引言.mp4
（0分钟）
2.2]--1绪论-基本术语.mp4
（0分钟）
3.1]--2.1python的安装.mp4
（17分钟）
3.2]--2.2numpy操作1.mp4
（0分钟）
3.3]--2.3numpy操作2.mp4
（0分钟）
3.4]--2.4pandas操作.mp4
（0分钟）
4.1]--3.1经验误差与过拟合.mp4
（13分钟）
4.2]--3.2评估方法.mp4
（0分钟）
4.3]--3.3性能度量.mp4
（0分钟）
5.1]--4.1线性模型-1.mp4
（0分钟）
5.2]--4.2线性回归模型的Python实现.mp4
（0分钟）
5.3]--4.3波士顿房价预测-代码实现.mp4
（0分钟）
5.4]--4.4回归模型.mp4
（12分钟）
5.5]--4.5研究生入学录取预测案例(1).mp4
（0分钟）
6.1]--7-1与7-2朴素贝叶斯算法.mp4
（20分钟）
6.2]--7-3朴素贝叶斯算例.mp4
（0分钟）
6.3]--7-4鸢尾花分类代码实现.mp4
（0分钟）
6.4]--6-4垃圾邮件文本分类(上).mp4
（0分钟）
6.5]--6-5垃圾邮件文本分类(下).mp4
（0分钟）
7.1]--6.1ID3决策树.mp4
（0分钟）
7.2]--6.2C4.5和CART决策树.mp4
（0分钟）
7.3]--6.3随机森林.mp4
（13分钟）
7.4]--6.4泰坦尼克号生还者预测—数据预处理.mp4
（0分钟）
7.5]--7.5泰坦尼克号生还者预测—模型构建.mp4
（0分钟）
7.6]--7.6泰坦尼克号生还者预测—可视化.mp4
（0分钟）
8.1]--KNN算法原理(1).mp4
（0分钟）
8.2]--8.2如何快速找到最近邻居.mp4
（0分钟）
8.3]--8.3KNN模型参数.mp4
（0分钟）
8.4]--8.4KNN鸢尾花分类问题.mp4
（0分钟）
9.1]--9.1聚类分析概述.mp4
（16分钟）
9.2]--9.2相似性度量.mp4
（0分钟）
9.3]--9.3Kmeans理论与实现.mp4
（0分钟）
9.4]--9.4聚类分析-性能评价.mp4
（33分钟）
9.5]--9.5聚类分Kmedoids.mp4
（0分钟）
9.6]--9.4DBCAN理论与实现.mp4
（0分钟）
9.7]--9.5层次聚类理论与实现.mp4
（0分钟）
9.8]--9.6航空公司客户价值分析-数据清洗.mp4
（0分钟）
9.9]--9.8航空公司客户价值分析-特征构建.mp4
（0分钟）
9.10]--9.9航空公司客户价值分析-可视化.mp4
（0分钟）
10.1]--10.1人工神经网络概述.mp4
（26分钟）
10.2]--10.2BP神经网络.mp4
（23分钟）
10.3]--10.3卷积神经网络.mp4
（0分钟）
10.4]--10.4回归预测案例.mp4
（0分钟）
10.5]--10.5手写识别案例-理论介绍.mp4
（0分钟）
10.6]--10.6手写识别案例-代码实现.mp4
（0分钟）
11.1]--11.1SVM间隔与支持向量.mp4
（0分钟）
11.2]--11.1SVM对偶问题.mp4
（0分钟）
11.3]--11.3SVM核函数与软间隔.mp4
（0分钟）
12.1]--基于数据挖掘的信访问题分拣与可视化分析—理论分析.mp4
（0分钟）
12.2]--基于数据挖掘的信访问题分拣与可视化分析-操作代码.mp4
（9分钟）
12.3]--基于机器学习的说话人识别系统—理论分析.mp4
（9分钟）
12.4]--基于机器学习的说话人识别系统—操作代码.mp4
（0分钟）
12.5]--在线心理健康社区文本主题分析.mp4
（19分钟）
13.1]--3.1AI真的来了吗？.mp4
（8分钟）
13.3]--3.3AI伦理问题.mp4
（14分钟）
13.5]--4.1智能游戏.mp4
（9分钟）
13.6]--4.2.智能语音(1).mp4
（10分钟）
13.7]--4.3智能手机.mp4
（10分钟）
