大数据挖掘与统计机器学习(第2版)--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对各种方法的深入理解。

章概述
1.1 名词演化
1.2 基本内容
1.3 数据智慧
第2章线性回归方法
2.1 多元线性回归
2.2 压缩方法：岭回归与Lasso
2.3 Lasso模型的求解与理论性质
2.4 损失函数加罚的建模框架
2.5 上机实践
2.6 上机实践：Python
第3章线性分类方法
3.1 分类问题综述与评价准则
3.2 Logistic回归
3.3 线性判别
3.4 上机实践
3.5 上机实践：Python
第4章模型评价与选择
4.1 基本概念
4.2 。理论方法
4.3 数据重利用方法
4.4 上机实践
4.5 上机实践：Python
第5章决策树与组合方法
5.1 决策树
5.2 Bagging
5.3 Boosting
5.4 随机森林
5.5 上机实践
5.6 上机实践：Python
第6章神经网络与深度学习
6.1 神经网络
6.2 深度信念网
6.3 卷积神经网络
6.4 上机实践
6.5 上机实践：Python
第7章支持向量机
7.1 线性可分支持向量机
7.2 软间隔支持向量机
7.3 一些拓展
7.4 上机实践
7.5 上机实践：Python
第8章聚类分析
8.1 基于距离的聚类
8.2 基于模型和密度的聚类
8.3 稀疏聚类
8.4 双向聚类
8.5 上机实践
8.6 上机实践：Python
第9章推荐系统 9.1 基于邻居的推荐
9.2 潜在因子与矩阵分解算法
9.3 上机实践
9.4 上机实践：Python
0章大数据案例分析
10.1 智能手机用户监测数据案例分析
10.2 美国航空数据案例分析
10.3 美国纽约公共自行车数据案例分析
参考文献

大数据挖掘与统计机器学习(第2版)

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