数据挖掘与机器学习-2022秋季
东华大学
主讲教师：胡良剑
本课程是大数据分析方向的核心课程，课程涉及统计、优化、计算机等多个学科。本课程将系统地介绍数据挖掘与机器学习的主要方法，包括：模型评价与选择方法，线性回归、LASSO、岭回归模型，逻辑回归、 LDA、QDA 模型，决策树及其集成方法、神经网络与深度学习、支持向量机与核方法、K-meas聚类、密度聚类、推荐系统等。通过该课程的学习，学生能掌握数据挖掘与机器学习的基本算法，具备运用基本模型和算法分析和解决大数据分析问题的能力。
…
| 学校： | 东华大学 |
| 开课院系： | 理学院 |
| 专业大类： | 应用统计 |
| 课程英文名称： | Data Mining and Machine Learning |
| 课程编号： | 909858 |
| 学分： | 3 |
| 课时： | 48 |
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 课程简介 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 13.71MB | ||
| 1.2 内容概述 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 77.61MB | ||
| 2.1 多元线性回归 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 48.45MB | ||
|
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 64.27MB | |||
|
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 100.91MB | |||
| 2.2 压缩方法：岭回归与Lasso |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 87.49MB | ||
| 2.4 损失函数加罚的建模框架 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 60.11MB | ||
| 2.5 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 1.46MB | ||
| 3.1 分类问题综述与评价准则 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 111.74MB | ||
| 3.2 Logistic回归 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 63.73MB | ||
| 3.3 线性判别 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 54.80MB | ||
| 3.4 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 2.96MB | ||
| 4.1 基本概念 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 56.64MB | ||
| 4.2 理论方法 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 53.85MB | ||
| 4.3 数据重利用方法 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 75.73MB | ||
| 4.4 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 1.34MB | ||
| 5.1.1 决策树概念 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 60.03MB | ||
| 5.1.2 决策树算法 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 115.93MB | ||
| 5.2 Bagging |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 80.08MB | ||
| 5.3.1 Adaboost |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 35.01MB | ||
|
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 60.39MB | |||
| 5.3.2 梯度提升 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 60.51MB | ||
| 5.4 随机森林 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 55.88MB | ||
| 5.5 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 3.63MB | ||
| 6.1.1 基本概念 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 80.23MB | ||
| 6.1.2 感知机和BP算法 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 148.26MB | ||
| 6.1.3 一个例子 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 42.36MB | ||
| 6.2.1 受限Boltzimann机 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 64.99MB | ||
| 6.2.2 深度信念网 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 31.60MB | ||
| 6.3.1 滤波器与卷积核 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 80.61MB | ||
| 6.3.2 CNN结构 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 75.81MB | ||
| 6.3.3 CNN训练 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 55.88MB | ||
| 6.4 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 4.40MB | ||
| 7.1 线性可分SVM |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 64.41MB | ||
| 7.2.1 原始问题 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 79.89MB | ||
| 7.2.2 对偶问题及其求解 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 74.56MB | ||
| 7.3.1 核函数 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 78.89MB | ||
| 7.3.2 SVR |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 37.32MB | ||
| 7.4 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 2.04MB | ||
| 8.1.1 距离的概念 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 55.68MB | ||
| 8.1.2 层次聚类 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 31.79MB | ||
| 8.1.3 K-means聚类 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 62.69MB | ||
| 8.2.1 高斯混合模型GMM |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 72.85MB | ||
| 8.2.2 密度DBSCAN聚类 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 69.86MB | ||
| 8.2.3 点排序OPTICS |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 50.48MB | ||
| 8.3.1 聚类性能指标 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 44.82MB | ||
| 8.3.2 特征选择 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 58.00MB | ||
| 8.3.3 谱聚类 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 73.19MB | ||
| 8.4 双向聚类 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 60.48MB | ||
| 8.5 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 3.63MB | ||
| 9.1.1 PageRank和TF-IDF |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 106.47MB | ||
| 9.1.2 关联规则Apriori |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 95.32MB | ||
| 9.1.3 基于邻居的预测评分 |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 58.90MB | ||
| 9.1.4 推荐算法的种类 |
视频
.mp4
|
2022-12-18 | 61.19MB | ||
| 9.2.1 奇异值分解SVD |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 43.96MB | ||
| 9.2.2 潜在因子模型LFM |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 73.79MB | ||
| 9.2.3 概率矩阵分解PMF |
视频
.mp4
|
2022-09-15 | 77.07MB | ||
| 9.3 上机实践 |
文档
.pdf
|
2022-09-15 | 4.68MB |
视频