商务数据分析教程
<p><img src="/wp-xxx/uploads/images/20225192351630541.png"></p><p> 课程目录</p><p>├──{10}--第十单元电子推荐系统 </p>
<p>| ├──{1}--推荐系统基础 </p>
<p>| ├──{2}--推荐系统结构 </p>
<p>| ├──{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐 </p>
<p>| ├──{4}--基于协同过滤的推荐算法 </p>
<p>| ├──{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐 </p>
<p>| ├──{6}--其他推荐方法 </p>
<p>| ├──{7}--推荐结果的评测方法 </p>
<p>| ├──{8}--推荐结果的评测指标 </p>
<p>| └──{9}--推荐系统常见问题 </p>
<p>├──{11}--第十一单元深度学习 </p>
<p>| ├──{10}--基于LSTM的股票预测 </p>
<p>| ├──{11}--图像定位与识别1 </p>
<p>| ├──{12}--图像定位于识别2 </p>
<p>| ├──{13}--强化学习 </p>
<p>| ├──{14}--生成对抗网络 </p>
<p>| ├──{15}--迁移学习 </p>
<p>| ├──{16}--对偶学习 </p>
<p>| ├──{17}--深度学习复习 </p>
<p>| ├──{1}--卷积基本概念 </p>
<p>| ├──{2}--LeNet框架（1） </p>
<p>| ├──{3}--LeNet框架（2） </p>
<p>| ├──{4}--卷积基本单元 </p>
<p>| ├──{5}--卷积神经网络训练 </p>
<p>| ├──{6}--基于卷积的股票预测 </p>
<p>| ├──{7}--循环神经网络RNN基础 </p>
<p>| ├──{8}--循环神经网络的训练和示例 </p>
<p>| └──{9}--长短期记忆网络LSTM </p>
<p>├──{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨 </p>
<p>| └──{1}--课程教学方法研讨 </p>
<p>├──{1}--第一单元机器学习概论 </p>
<p>| ├──{1}--机器学习简介 </p>
<p>| ├──{2}--机器学习过程 </p>
<p>| ├──{3}--机器学习常用算法（1） </p>
<p>| ├──{4}--机器学习常用算法（2） </p>
<p>| ├──{5}--机器学习常见问题 </p>
<p>| ├──{6}--从事机器学习的准备 </p>
<p>| └──{7}--机器学习的常用应用领域 </p>
<p>├──{2}--第二单元分类算法 </p>
<p>| ├──{10}--贝叶斯网络模型算法 </p>
<p>| ├──{11}--贝叶斯网络的应用 </p>
<p>| ├──{12}--主分量分析和奇异值分解 </p>
<p>| ├──{13}--判别分析 </p>
<p>| ├──{1}--决策树概述 </p>
<p>| ├──{2}--ID3算法 </p>
<p>| ├──{3}--C4.5算法和CART算法 </p>
<p>| ├──{4}--连续属性离散化、过拟合问题 </p>
<p>| ├──{5}--集成学习 </p>
<p>| ├──{6}--支持向量机基本概念 </p>
<p>| ├──{7}--支持向量机原理 </p>
<p>| ├──{8}--支持向量机的应用 </p>
<p>| └──{9}--朴素贝叶斯模型 </p>
<p>├──{3}--第三单元神经网络基础 </p>
<p>| ├──{1}--神经网络简介 </p>
<p>| ├──{2}--神经网络相关概念 </p>
<p>| ├──{3}--BP神经网络算法（1） </p>
<p>| ├──{4}--BP神经网络算法（2） </p>
<p>| └──{5}--神经网络的应用 </p>
<p>├──{4}--第四单元聚类分析 </p>
<p>| ├──{1}--聚类分析的概念 </p>
<p>| ├──{2}--聚类分析的度量 </p>
<p>| ├──{3}--基于划分的方法（1） </p>
<p>| ├──{4}--基于划分的方法（2） </p>
<p>| ├──{5}--基于密度聚类和基于层次聚类 </p>
<p>| ├──{6}--基于模型的聚类 </p>
<p>| └──{7}--EM算法 </p>
<p>├──{5}--第五单元可视化分析 </p>
<p>| ├──{1}--可视化分析基础 </p>
<p>| ├──{2}--可视化分析方法 </p>
<p>| └──{3}--在线教学的数据分析案例 </p>
<p>├──{6}--第六单元关联分析 </p>
<p>| ├──{1}--关联分析基本概念 </p>
<p>| ├──{2}--Apriori算法 </p>
<p>| └──{3}--关联规则应用 </p>
<p>├──{7}--第七单元回归分析 </p>
<p>| ├──{1}--回归分析基础 </p>
<p>| ├──{2}--线性回归分析 </p>
<p>| └──{3}--非线性回归分析 </p>
<p>├──{8}--第八单元文本分析 </p>
<p>| ├──{1}--文本分析简介 </p>
<p>| ├──{2}--文本分析基本概念 </p>
<p>| ├──{3}--语言模型、向量空间模型 </p>
<p>| ├──{4}--词法、分词、句法分析 </p>
<p>| ├──{5}--语义分析 </p>
<p>| ├──{6}--文本分析应用 </p>
<p>| ├──{7}--知识图谱简介 </p>
<p>| ├──{8}--知识图谱技术 </p>
<p>| └──{9}--知识图谱构建和应用 </p>
<p>└──{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法 </p>
<p>| ├──{1}--分布式机器学习基础 </p>
<p>| ├──{2}--分布式机器学习框架 </p>
<p>| ├──{3}--并行决策树 </p>
<p>| ├──{4}--并行k-均值算法 </p>
<p>| ├──{5}--并行多元线性回归模型 </p>
<p>| ├──{6}--遗传算法基础 </p>
<p>| ├──{7}--遗传算法的过程 </p>
<p>| ├──{8}--遗传算法的应用 </p>
<p>| └──{9}--蜂群算法 </p>
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