2019年最新 复旦大学 – 机器学习（商务数据分析），视频教程下载

课程目录：

      ┣━━{1}–第一单元机器学习概论

      ┃    ┣━━{1}–机器学习简介

      ┃    ┃    ┣━━(1.1.1)–机器学习简介.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[1.1.1]–机器学习的初步认识.mp4

      ┃    ┣━━{2}–机器学习过程

      ┃    ┃    ┗━━[1.2.1]–机器学习过程.mp4

      ┃    ┣━━{3}–机器学习常用算法（1）

      ┃    ┃    ┣━━(1.3.1)–机器学习算法地图.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[1.3.1]–机器学习常用算法.mp4

      ┃    ┣━━{4}–机器学习常用算法（2）

      ┃    ┃    ┗━━[1.4.1]–机器学习常用算法（2）.mp4

      ┃    ┣━━{5}–机器学习常见问题

      ┃    ┃    ┗━━[1.5.1]–机器学习常见问题（1）.mp4

      ┃    ┣━━{6}–从事机器学习的准备

      ┃    ┃    ┗━━[1.6.1]–从事机器学习的准备.mp4

      ┃    ┗━━{7}–机器学习的常用应用领域

      ┃          ┗━━[1.7.1]–机器学习常用领域.mp4

      ┣━━{10}–第十单元电子推荐系统

      ┃    ┣━━{1}–推荐系统基础

      ┃    ┃    ┣━━(10.1.1)–推荐技术.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[10.1.1]–推荐系统基础.mp4

      ┃    ┣━━{2}–推荐系统结构

      ┃    ┃    ┗━━[10.2.1]–推荐系统结构.mp4

      ┃    ┣━━{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐

      ┃    ┃    ┣━━(10.3.1)–location-awarerecommendersystemf.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[10.3.1]–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4

      ┃    ┣━━{4}–基于协同过滤的推荐算法

      ┃    ┃    ┣━━(10.4.1)–personalizedrecommenderforcosmet.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[10.4.1]–基于协同过滤的推荐算法.mp4

      ┃    ┣━━{5}–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐

      ┃    ┃    ┗━━[10.5.1]–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐.mp4

      ┃    ┣━━{6}–其他推荐方法

      ┃    ┃    ┣━━(10.6.1)–人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[10.6.1]–其他推荐方法.mp4

      ┃    ┣━━{7}–推荐结果的评测方法

      ┃    ┃    ┗━━[10.7.1]–推荐结果的评测方法.mp4

      ┃    ┣━━{8}–推荐结果的评测指标

      ┃    ┃    ┗━━[10.8.1]–推荐结果的评测指标.mp4

      ┃    ┗━━{9}–推荐系统常见问题

      ┃          ┗━━[10.9.1]–推荐系统常见问题.mp4

      ┣━━{11}–第十一单元深度学习

      ┃    ┣━━{1}–卷积基本概念

      ┃    ┃    ┣━━(11.1.1)–卷积神经网络.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[11.1.1]–卷积基本概念.mp4

      ┃    ┣━━{10}–基于LSTM的股票预测

      ┃    ┃    ┗━━[11.10.1]–基于LSTM的股票预测.mp4

      ┃    ┣━━{11}–图像定位与识别1

      ┃    ┃    ┗━━[11.11.1]–目标检测.mp4

      ┃    ┣━━{12}–图像定位于识别2

      ┃    ┃    ┗━━[11.12.1]–目标检测算法.mp4

      ┃    ┣━━{13}–强化学习

      ┃    ┃    ┗━━[11.13.1]–加强学习简介.mp4

      ┃    ┣━━{14}–生成对抗网络

      ┃    ┃    ┗━━[11.14.1]–生成对抗网络基础.mp4

      ┃    ┣━━{15}–迁移学习5 }- @5 L8 O! I+ P* E

      ┃    ┃    ┗━━[11.15.1]–迁移学习基础.mp4

      ┃    ┣━━{16}–对偶学习

      ┃    ┃    ┗━━[11.16.1]–对偶学习基础.mp4

      ┃    ┣━━{17}–深度学习复习

      ┃    ┣━━{2}–LeNet框架（1）

      ┃    ┃    ┗━━[11.2.1]–LeNet框架（1）.mp4

      ┃    ┣━━{3}–LeNet框架（2）

      ┃    ┃    ┗━━[11.3.1]–LeNet框架（2）.mp4

      ┃    ┣━━{4}–卷积基本单元

      ┃    ┃    ┗━━[11.4.1]–卷积基本单元.mp4

      ┃    ┣━━{5}–卷积神经网络训练

      ┃    ┃    ┣━━(11.5.1)–卷积笔记.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[11.5.1]–卷积神经网络训练.mp4

      ┃    ┣━━{6}–基于卷积的股票预测

      ┃    ┃    ┣━━(11.6.1)–股票预测.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[11.6.1]–基于卷积的股票预测.mp4

      ┃    ┣━━{7}–循环神经网络RNN基础

      ┃    ┃    ┣━━(11.7.1)–循环神经网络.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[11.7.1]–循环神经网络基础.mp4

      ┃    ┣━━{8}–循环神经网络的训练和示例

      ┃    ┃    ┗━━[11.8.1]–循环神经网络的训练和示例.mp4

      ┃    ┗━━{9}–长短期记忆网络LSTM

      ┃          ┣━━(11.9.1)–ConvolutionalLSTMNetwork（选读）.pdf

      ┃          ┗━━[11.9.1]–长短期记忆网络.mp4

      ┣━━{12}–第十二单元面向实践的机器学习课程研讨

      ┃    ┗━━{1}–课程教学方法研讨

      ┃          ┣━━(12.1.1)–突破知识型教学走向实践.pdf

      ┃          ┣━━(12.1.2)–数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf

      ┃          ┣━━(12.1.3)–基于项目实践的机器学习课程改革.pdf

      ┃          ┗━━[12.1.1]–实践驱动的机器学习教学.mp4

      ┣━━{2}–第二单元分类算法

      ┃    ┣━━{1}–决策树概述

      ┃    ┃    ┣━━(2.1.1)–分类与决策树.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.1.1]–决策树算法.mp4

      ┃    ┣━━{10}–贝叶斯网络模型算法

      ┃    ┃    ┣━━(2.10.1)–贝叶斯网络.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.10.1]–贝叶斯网络模型.mp4

      ┃    ┣━━{11}–贝叶斯网络的应用

      ┃    ┃    ┣━━(2.11.1)–贝叶斯网络的应用研究（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.11.1]–贝叶斯网络的应用.mp4

      ┃    ┣━━{12}–主分量分析和奇异值分解

      ┃    ┃    ┣━━(2.12.1)–主分量分析.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.12.1]–主分量分析和奇异值分解.mp4

      ┃    ┣━━{13}–判别分析

      ┃    ┃    ┗━━[2.13.1]–判别分析基础.mp4

      ┃    ┣━━{2}–ID3算法

      ┃    ┃    ┗━━[2.2.1]–ID3算法.mp4

      ┃    ┣━━{3}–C4.5算法和CART算法

      ┃    ┃    ┣━━(2.3.1)–决策树应用研究（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.3.1]–C4.5算法和CART算法.mp4

      ┃    ┣━━{4}–连续属性离散化、过拟合问题

      ┃    ┃    ┗━━[2.4.1]–连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4

      ┃    ┣━━{5}–集成学习

      ┃    ┃    ┣━━(2.5.1)–集成学习应用研究（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┣━━(2.5.2)–GBDT等算法的补充.pdf

      ┃    ┃    ┣━━[2.5.1]–集成学习常用算法.mp4

      ┃    ┃    ┗━━[2.5.2]–GBDT梯度提升树算法.mp4

      ┃    ┣━━{6}–支持向量机基本概念

      ┃    ┃    ┣━━(2.6.1)–支持向量机.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.6.1]–支持向量机简介.mp4

      ┃    ┣━━{7}–支持向量机原理

      ┃    ┃    ┗━━[2.7.1]–支持向量机原理.mp4

      ┃    ┣━━{8}–支持向量机的应用

      ┃    ┃    ┣━━(2.8.1)–支持向量机应用研究（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[2.8.1]–支持向量机的应用.mp4

      ┃    ┗━━{9}–朴素贝叶斯模型

      ┃          ┣━━(2.9.1)–贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf

      ┃          ┗━━[2.9.1]–贝叶斯网络简介.mp4

      ┣━━{3}–第三单元神经网络基础

      ┃    ┣━━{1}–神经网络简介

      ┃    ┃    ┣━━(3.1.1)–神经网络基础.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[3.1.1]–神经网络简介.mp4

      ┃    ┣━━{2}–神经网络相关概念

      ┃    ┃    ┗━━[3.2.1]–神经网络相关概念.mp4

      ┃    ┣━━{3}–BP神经网络算法（1）

      ┃    ┃    ┗━━[3.3.1]–BP神经网络算法（1）.mp4

      ┃    ┣━━{4}–BP神经网络算法（2）

      ┃    ┃    ┗━━[3.4.1]–BP神经网络算法（2）.mp4

      ┃    ┗━━{5}–神经网络的应用

      ┃          ┣━━(3.5.1)–imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf

      ┃          ┗━━[3.5.1]–神经网络的应用.mp4

      ┣━━{4}–第四单元聚类分析

      ┃    ┣━━{1}–聚类分析的概念

      ┃    ┃    ┣━━(4.1.1)–聚类分析.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[4.1.1]–聚类分析的概念.mp4

      ┃    ┣━━{2}–聚类分析的度量

      ┃    ┃    ┗━━[4.2.1]–聚类分析的度量.mp4

      ┃    ┣━━{3}–基于划分的方法（1）

      ┃    ┃    ┣━━(4.3.1)–聚类的个性化学习应用（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[4.3.1]–基于划分的方法（1）.mp4

      ┃    ┣━━{4}–基于划分的方法（2）

      ┃    ┃    ┗━━[4.4.1]–基于划分的方法（2）.mp4

      ┃    ┣━━{5}–基于密度聚类和基于层次聚类

      ┃    ┃    ┣━━(4.5.1)–聚类的社交网络应用（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┣━━(4.5.2)–Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[4.5.1]–基于密度聚类和基于层次聚类.mp4

      ┃    ┣━━{6}–基于模型的聚类

      ┃    ┃    ┗━━[4.6.1]–基于模型的聚类.mp4

      ┃    ┗━━{7}–EM算法

      ┃          ┗━━[4.7.1]–EM聚类算法.mp4

      ┣━━{5}–第五单元可视化分析

      ┃    ┣━━{1}–可视化分析基础

      ┃    ┃    ┣━━(5.1.1)–可视化基础.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[5.1.1]–可视化分析基础.mp4

      ┃    ┣━━{2}–可视化分析方法

      ┃    ┃    ┣━━(5.2.1)–可视化的应用（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[5.2.1]–可视化分析方法.mp4

      ┃    ┗━━{3}–在线教学的数据分析案例

      ┃          ┗━━[5.3.1]–在线教学的数据分析.mp4

      ┣━━{6}–第六单元关联分析 _

      ┃    ┣━━{1}–关联分析基本概念

      ┃    ┃    ┣━━(6.1.1)–关联分析.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[6.1.1]–关联分析基本概念.mp4

      ┃    ┣━━{2}–Apriori算法

      ┃    ┃    ┣━━(6.2.1)–关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[6.2.1]–Apriori算法.mp4

      ┃    ┗━━{3}–关联规则应用

      ┃          ┣━━(6.3.1)–关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf

      ┃          ┗━━[6.3.1]–关联规则应用.mp4

      ┣━━{7}–第七单元回归分析

      ┃    ┣━━{1}–回归分析基础

      ┃    ┃    ┣━━(7.1.1)–回归分析.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[7.1.1]–回归分析基础.mp4

      ┃    ┣━━{2}–线性回归分析

      ┃    ┃    ┣━━(7.2.1)–ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[7.2.1]–线性回归分析.mp4

      ┃    ┗━━{3}–非线性回归分析

      ┃          ┗━━ts_downloads.txt

      ┣━━{8}–第八单元文本分析

      ┃    ┣━━{1}–文本分析简介

      ┃    ┃    ┣━━(8.1.1)–文本分析基础.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[8.1.1]–文本分析简介.mp4

      ┃    ┣━━{2}–文本分析基本概念

      ┃    ┃    ┣━━(8.2.1)–Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[8.2.1]–文本分析基本概念.mp4

      ┃    ┣━━{3}–语言模型、向量空间模型

      ┃    ┃    ┗━━[8.3.1]–语言模型、向量空间模型.mp4

      ┃    ┣━━{4}–词法、分词、句法分析

      ┃    ┃    ┗━━[8.4.1]–词法、分词、句法分析.mp4

      ┃    ┣━━{5}–语义分析

      ┃    ┃    ┗━━[8.5.1]–语义分析.mp4

      ┃    ┣━━{6}–文本分析应用

      ┃    ┃    ┣━━(8.6.1)–文本分析应用案例（选读）.pdf

      ┃    ┃    ┣━━(8.6.2)–Usingtextminingandsentimentanaly.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[8.6.1]–文本分析应用.mp4

      ┃    ┣━━{7}–知识图谱简介

      ┃    ┃    ┣━━(8.7.1)–知识图谱.pdf

      ┃    ┃    ┗━━[8.7.1]–知识图谱概念.mp4

      ┃    ┣━━{8}–知识图谱技术

      ┃    ┃    ┗━━[8.8.1]–知识图谱技术.mp4

      ┃    ┗━━{9}–知识图谱构建和应用

      ┃          ┗━━[8.9.1]–知识图谱构建和应用.mp4

      ┗━━{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

            ┃    ┣━━(9.1.1)–分布式机器学习.pdf

            ┃    ┗━━[9.1.1]–分布式机器学习基础.mp4

            ┣━━{2}–分布式机器学习框架

            ┃    ┗━━[9.2.1]–分布式机器学习框架.mp4

            ┣━━{3}–并行决策树

            ┃    ┗━━[9.3.1]–并行决策树.mp4

            ┣━━{4}–并行k-均值算法

            ┃    ┗━━[9.4.1]–并行k-均值算法.mp4

            ┣━━{5}–并行多元线性回归模型

            ┃    ┗━━[9.5.1]–并行多元线性回归模型.mp4

            ┣━━{6}–遗传算法基础

            ┃    ┣━━(9.6.1)–遗传算法.pdf

            ┃    ┗━━[9.6.1]–遗传算法基础.mp4

            ┣━━{7}–遗传算法的过程

            ┃    ┗━━[9.7.1]–遗传算法的过程.mp4

            ┣━━{8}–遗传算法的应用

            ┃    ┣━━(9.8.1)–Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf

            ┃    ┗━━[9.8.1]–遗传算法的应用.mp4

            ┗━━{9}–蜂群算法

                  ┗━━[9.9.1]–蜂群算法.mp4

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