最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。
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最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。
--第一节 整装待发
--第二节 学而不思则罔
--第三节 知行合一
--第四节 从数据到知识
--第五节 分类问题
--第六节 聚类及其它数据挖掘问题
--第七节 隐私保护与并行计算
--第八节 迷雾重重
--第九节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 数据清洗
--第二节 异常值与重复数据检测
--第三节 类型转换与采样
--第四节 数据描述与可视化
--第五节 特征选择
--第六节 主成分分析
--第七节 线性判别分析
--第八节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 贝叶斯奇幻之旅
--第二节 朴素是一种美德
--第三节 数据、规则与树
--第四节 植树造林学问大
--第五节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 智慧之源神经元
--第二节 会学习的神经元
--第三节 从一个到一群
--第四节 层次分明,责任到人
--第五节 管中窥豹,抛砖引玉
--第六节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 最大间隔
--第二节 线性SVM
--第三节 数学家的把戏
--第四节 致敬真神
--第五节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 无监督学习
--第二节 K-Means
--第三节 期望最大法
--第四节 密度与层次
--第五节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 项集与规则
--第二节 支持度与置信度
--第三节 误区
--第四节 Apriori 算法
--第五节 实例分析
--第六节 序列模式
--第七节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 无所不在的推荐
--第二节 隐含语义分析
--第三节 PageRank传奇
--第四节 协同过滤
--第五节 告诉你一个真实的推荐
--课程讲义
--第一节 民主协商:Ensemble
--第二节 群策群议:Bagging
--第三节 环环相扣:Boosting
--第四节 集成之美:AdaBoost
--第五节 继往开来:RegionBoost
--第六节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 人与自然
--第二节 尽善尽美
--第三节 走向进化
--第四节 遗传算法初探
--第五节 遗传算法进阶
--第六节 遗传程序设计
--第七节 万物皆进化
--第八节 相关学习资源
--课程讲义
--第一节 数据之美
--第二节 南国紫荆亦芬芳
--第三节 相关学习资源
澳大利亚昆士兰大学计算机科学博士,清华大学深圳国际研究生院培养处副处长,博士生导师,国家精品在线开放课程负责人,深圳市优秀教师。荣获清华大学青年教师教学优秀奖、清华大学青年教师教学大赛一等奖、清华大学年度教学优秀奖、清华大学教学成果一等奖、教育部在线教育研究中心 "智慧教学之星" 称号、北京高校青年教师教学基本功比赛最佳教案奖和最受学生欢迎奖。研究领域为数据挖掘、进化计算及并行计算,发表学术论文近百篇,获国内发明专利四项。现为中国图像图形学学会视觉认知与计算专业委员会委员、IEEE 计算智能协会新兴技术委员会委员、IEEE Access 期刊编委、悉尼科技大学客座研究员。