商务数据分析教程

51自学联盟分享商务数据分析教程课程目录如下：

 

├──{10}–第十单元电子推荐系统

| ├──{1}–推荐系统基础

| ├──{2}–推荐系统结构

| ├──{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐

| ├──{4}–基组装电脑教程于协同过滤的推荐苹果电脑教程算法

| ├──{5}–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐

| ├──{6}–其他推荐方法

| ├──{7}–推荐结果的评测方法

| ├──{8}–推荐结果的评测电脑教程指标

| └──{9}–推荐系统常见问题

├──{11}–第十一单元深度学电脑教程从入门到精通视频习

|修电脑教程 ├──{10}–基于LSTM的股票预测

| ├──{11}–图像定位与识别1

| ├──{12}–图像定位于识别2

| ├──{13}–强化学习

| ├─修电脑教程─{14}–生成对抗网络

| ├──{15}–迁移学习

| ├──{16}–对偶学习

| ├──{17}–深度学习复习

| ├──{1}–卷积基入侵电脑教程本概苹果电脑教程念

| ├──{2}–LeNet框架（1）

| ├──{3}–LeNet框架（2）

| ├──{4}–卷积基本单元

| ├──{5}–卷积神经网络训练

| ├──{6}–基于卷积的股票预测

| ├──{7}–循环神经网络RNN基础

| ├──{8}–循环神经网络的苹果电脑教程训练和示例

| └──{9}–长短期记忆网络LSTM

├──{12}–第苹果电脑教程十二单元面向实践苹果电脑教程的机器学习课程研讨

|新手电脑教程 └──{新手电脑教程1}–课程教学方法研讨

├──{1}–第一单元机器学习概论

| ├──{1}–机器学习简介

| ├──{2}–机器学习过程

| ├──{3}–机器学习常用算法（1）

| ├──{4}–机器学习常用算法（2）

| ├──{5}–机器电脑教程学习常见问题

| ├──{6}–从事机器学习的准备

| └──{7}–机器学习的常用应用领域

├──{2}–第二单元分类算法

| ├──{10}–贝叶斯网络模型算法

| ├──{11}–云电脑教程贝叶斯网络的应用

| ├──{12}–主分量分析和奇异值分解

| ├──{1新手电脑教程3}–判别分析

| ├──{1}–决策树概述云电脑教程

| ├──{2}–I电脑编程D3算法

| ├──{3}–C4.5算法和CART算法

| ├──{4云电脑教程}–连续属性离散化、过拟合问题

|苹果电脑教程 ├──{5}–集成学习

| ├──{6}–支持向量机基本概念

| ├──{7}–支持向量机原理

| ├──{8}–支持向量语言汇编机的应用

| └──{9}–朴素贝叶斯模型

├──{3}–第三单元神经网络基础

| ├──{1}–神经网络简介

| ├──{2}–神经网络相关概念

| ├──{3}–BP神经网络算法（1）云电脑教程

| ├──{4}–BP神经网络算法（2）

|语言汇编 └──{5}–神经电脑编程网云电脑教程络的应用

├──{4}–修电脑教程第四单元聚类分析语言汇编

| ├──{1}–聚类分析的概念

| ├──{2}–聚类分析的度量

| ├──{3}–基于划分语言汇编的方法（1）

| ├──{电脑编程4}–基于划分的方法（2）

| ├──{5}–基于密度入侵电脑教程聚类和基于层次聚类

| ├──{6}–基于模型的聚类

| └──{7}–EM算法

├──{5}–第五单元可视化分析

| ├──{1}–可视化分析基础

| ├──{2}–可视化分析方法

| └──{3}–在线教学的数据分析案例

├──{6}–第六单元关联分析

| ├──{1}–关联分析基本概念

| ├──{2}–c语言汇编Apriori算法

| └──{3}–关联规则应用

├──{7}–第七单元回归分析

| ├──{1c语言汇编}–回归分析基础

| ├──{2}–线性回组装电脑教程归分析

| └──{3}–非线性回归分析

├──{8}–第八单元电脑编程文本分析

| ├──{1}–文本分析简介

| ├──{2}–文本分析基本概念

| ├──{3}–语言模型、向入侵电脑教程量空间模型

| ├──{4}–词法、分词、句法分析

| ├──{5}–语义分析

| ├──{6}–文本分析应用

| ├──{7}–知识图谱简介

| ├──{8}–知识图谱技术

| └──{9}–知识图谱构建和应用

└──{9}–第九单元分布式机器学习、遗传算法

| ├──{1}–分布式机器学习基础

| ├──{2}–分布式机器学习框架

| ├──{3}–并行决策树

|c语言汇编 ├──{4}–并行k-均值算法

| ├──{5}–并行多元线性回归模型

| ├──{6}–遗传算法基新手电脑教程础

| ├──{7}–遗传算语言汇编法的过程

| ├──{8}–遗传算法的应用

| └──{9}–语言汇编蜂群算法