qianqiao IT专区：商务数据分析教程
【IT专区：商务数据分析教程】
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【课程目录】
├─010.商务数据分析教程 [文件夹大小:18.11 GB 子文件夹数: 12 子文件数: 0]
1│ ├─{9}–第九单元分布式机器学习、遗传算法 [文件夹大小:1.46 GB 子文件夹数: 9 子文件数: 0]
2│ │ ├─{9}–蜂群算法 [文件夹大小:206.96 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [9.9.1]–蜂群算法.mp4 (206.96 MB)
2│ │ ├─{8}–遗传算法的应用 [文件夹大小:143.38 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [9.8.1]–遗传算法的应用.mp4 (140.91 MB)
3│ │ │ │ (9.8.1)–Usegeneticalgorithmtoimproveoils.pdf (2.47 MB)
2│ │ ├─{7}–遗传算法的过程 [文件夹大小:119.56 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [9.7.1]–遗传算法的过程.mp4 (119.56 MB)
2│ │ ├─{6}–遗传算法基础 [文件夹大小:188.39 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [9.6.1]–遗传算法基础.mp4 (187.96 MB)
3│ │ │ │ (9.6.1)–遗传算法.pdf (435.99 KB)
2│ │ ├─{5}–并行多元线性回归模型 [文件夹大小:90.35 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [9.5.1]–并行多元线性回归模型.mp4 (90.35 MB)
2│ │ ├─{4}–并行k-均值算法 [文件夹大小:101.69 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [9.4.1]–并行k-均值算法.mp4 (101.69 MB)
2│ │ ├─{3}–并行决策树 [文件夹大小:83.49 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [9.3.1]–并行决策树.mp4 (83.49 MB)
2│ │ ├─{2}–分布式机器学习框架 [文件夹大小:94.18 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [9.2.1]–分布式机器学习框架.mp4 (94.18 MB)
2│ │ ├─{1}–分布式机器学习基础 [文件夹大小:462.35 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [9.1.1]–分布式机器学习基础.mp4 (461.19 MB)
3│ │ │ │ (9.1.1)–分布式机器学习.pdf (1.16 MB)
1│ ├─{8}–第八单元文本分析 [文件夹大小:1.57 GB 子文件夹数: 9 子文件数: 0]
2│ │ ├─{9}–知识图谱构建和应用 [文件夹大小:358.56 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [8.9.1]–知识图谱构建和应用.mp4 (358.56 MB)
2│ │ ├─{8}–知识图谱技术 [文件夹大小:173.88 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [8.8.1]–知识图谱技术.mp4 (173.88 MB)
2│ │ ├─{7}–知识图谱简介 [文件夹大小:181.11 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [8.7.1]–知识图谱概念.mp4 (180.05 MB)
3│ │ │ │ (8.7.1)–知识图谱.pdf (1.06 MB)
2│ │ ├─{6}–文本分析应用 [文件夹大小:205.26 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 3]
3│ │ │ │ [8.6.1]–文本分析应用.mp4 (202.67 MB)
3│ │ │ │ (8.6.2)–Usingtextminingandsentimentanaly.pdf (2.22 MB)
3│ │ │ │ (8.6.1)–文本分析应用案例（选读）.pdf (374.52 KB)
2│ │ ├─{5}–语义分析 [文件夹大小:58.55 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [8.5.1]–语义分析.mp4 (58.55 MB)
2│ │ ├─{4}–词法、分词、句法分析 [文件夹大小:167.78 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [8.4.1]–词法、分词、句法分析.mp4 (167.78 MB)
2│ │ ├─{3}–语言模型、向量空间模型 [文件夹大小:160.91 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [8.3.1]–语言模型、向量空间模型.mp4 (160.91 MB)
2│ │ ├─{2}–文本分析基本概念 [文件夹大小:199.66 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [8.2.1]–文本分析基本概念.mp4 (198.27 MB)
3│ │ │ │ (8.2.1)–Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf (1.38 MB)
2│ │ ├─{1}–文本分析简介 [文件夹大小:104.55 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [8.1.1]–文本分析简介.mp4 (103.65 MB)
3│ │ │ │ (8.1.1)–文本分析基础.pdf (927.3 KB)
1│ ├─{7}–第七单元回归分析 [文件夹大小:418.58 MB 子文件夹数: 3 子文件数: 0]
2│ │ ├─{3}–非线性回归分析 [文件夹大小:78.62 KB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ ts_downloads.txt (78.62 KB)
2│ │ ├─{2}–线性回归分析 [文件夹大小:218.52 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [7.2.1]–线性回归分析.mp4 (217.21 MB)
3│ │ │ │ (7.2.1)–ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf (1.31 MB)
2│ │ ├─{1}–回归分析基础 [文件夹大小:199.98 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [7.1.1]–回归分析基础.mp4 (197.6 MB)
3│ │ │ │ (7.1.1)–回归分析.pdf (2.38 MB)
1│ ├─{6}–第六单元关联分析 [文件夹大小:853.23 MB 子文件夹数: 3 子文件数: 0]
2│ │ ├─{3}–关联规则应用 [文件夹大小:136.66 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [6.3.1]–关联规则应用.mp4 (136.41 MB)
3│ │ │ │ (6.3.1)–关联算法在化妆品推荐中的应用（选读）.pdf (251.54 KB)
2│ │ ├─{2}–Apriori算法 [文件夹大小:520.53 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [6.2.1]–Apriori算法.mp4 (518.26 MB)
3│ │ │ │ (6.2.1)–关联分析在服装缺陷检测中的应用（选读）.pdf (2.27 MB)
2│ │ ├─{1}–关联分析基本概念 [文件夹大小:196.03 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [6.1.1]–关联分析基本概念.mp4 (194.76 MB)
3│ │ │ │ (6.1.1)–关联分析.pdf (1.28 MB)
1│ ├─{5}–第五单元可视化分析 [文件夹大小:893.45 MB 子文件夹数: 3 子文件数: 0]
2│ │ ├─{3}–在线教学的数据分析案例 [文件夹大小:614.62 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [5.3.1]–在线教学的数据分析.mp4 (614.62 MB)
2│ │ ├─{2}–可视化分析方法 [文件夹大小:167.73 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [5.2.1]–可视化分析方法.mp4 (164.93 MB)
3│ │ │ │ (5.2.1)–可视化的应用（选读）.pdf (2.81 MB)
2│ │ ├─{1}–可视化分析基础 [文件夹大小:111.1 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [5.1.1]–可视化分析基础.mp4 (110.31 MB)
3│ │ │ │ (5.1.1)–可视化基础.pdf (811.27 KB)
1│ ├─{4}–第四单元聚类分析 [文件夹大小:1.25 GB 子文件夹数: 7 子文件数: 0]
2│ │ ├─{7}–EM算法 [文件夹大小:92.66 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [4.7.1]–EM聚类算法.mp4 (92.66 MB)
2│ │ ├─{6}–基于模型的聚类 [文件夹大小:173.13 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [4.6.1]–基于模型的聚类.mp4 (173.13 MB)
2│ │ ├─{5}–基于密度聚类和基于层次聚类 [文件夹大小:178.03 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 3]
3│ │ │ │ [4.5.1]–基于密度聚类和基于层次聚类.mp4 (171.99 MB)
3│ │ │ │ (4.5.2)–Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf (2.89 MB)
3│ │ │ │ (4.5.1)–聚类的社交网络应用（选读）.pdf (3.16 MB)
2│ │ ├─{4}–基于划分的方法（2） [文件夹大小:126.25 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [4.4.1]–基于划分的方法（2）.mp4 (126.25 MB) — /知识学院4（2023年全心出发）/【IT专区2023】/2023/05月/010.商务数据分析教程/{4}–第四单元聚类分析/{4}–基于划分的方法（2）/
2│ │ ├─{3}–基于划分的方法（1） [文件夹大小:458.92 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [4.3.1]–基于划分的方法（1）.mp4 (458.49 MB) — /知识学院4（2023年全心出发）/【IT专区2023】/2023/05月/010.商务数据分析教程/{4}–第四单元聚类分析/{3}–基于划分的方法（1）/
3│ │ │ │ (4.3.1)–聚类的个性化学习应用（选读）.pdf (439.58 KB) — /知识学院4（2023年全心出发）/【IT专区2023】/2023/05月/010.商务数据分析教程/{4}–第四单元聚类分析/{3}–基于划分的方法（1）/
2│ │ ├─{2}–聚类分析的度量 [文件夹大小:164.89 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [4.2.1]–聚类分析的度量.mp4 (164.89 MB)
2│ │ ├─{1}–聚类分析的概念 [文件夹大小:82.85 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [4.1.1]–聚类分析的概念.mp4 (81.65 MB)
3│ │ │ │ (4.1.1)–聚类分析.pdf (1.2 MB) 1│ ├─{3}–第三单元神经网络基础 [文件夹大小:1.18 GB 子文件夹数: 5 子文件数: 0]
2│ │ ├─{5}–神经网络的应用 [文件夹大小:94.44 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [3.5.1]–神经网络的应用.mp4 (93.25 MB)
3│ │ │ │ (3.5.1)–imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf (1.19 MB)
2│ │ ├─{4}–BP神经网络算法（2） [文件夹大小:161.77 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [3.4.1]–BP神经网络算法（2）.mp4 (161.77 MB)
2│ │ ├─{3}–BP神经网络算法（1） [文件夹大小:141.68 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [3.3.1]–BP神经网络算法（1）.mp4 (141.68 MB)
2│ │ ├─{2}–神经网络相关概念 [文件夹大小:698.29 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [3.2.1]–神经网络相关概念.mp4 (698.29 MB)
2│ │ ├─{1}–神经网络简介 [文件夹大小:111.03 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [3.1.1]–神经网络简介.mp4 (109.56 MB)
3│ │ │ │ (3.1.1)–神经网络基础.pdf (1.47 MB)
1│ ├─{2}–第二单元分类算法 [文件夹大小:3.87 GB 子文件夹数: 13 子文件数: 0]
2│ │ ├─{9}–朴素贝叶斯模型 [文件夹大小:259.78 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.9.1]–贝叶斯网络简介.mp4 (259.17 MB)
3│ │ │ │ (2.9.1)–贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf (625.08 KB)
2│ │ ├─{8}–支持向量机的应用 [文件夹大小:205.1 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.8.1]–支持向量机的应用.mp4 (200.26 MB)
3│ │ │ │ (2.8.1)–支持向量机应用研究（选读）.pdf (4.85 MB)
2│ │ ├─{7}–支持向量机原理 [文件夹大小:196.87 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [2.7.1]–支持向量机原理.mp4 (196.87 MB)
2│ │ ├─{6}–支持向量机基本概念 [文件夹大小:416.85 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.6.1]–支持向量机简介.mp4 (415.71 MB)
3│ │ │ │ (2.6.1)–支持向量机.pdf (1.14 MB)
2│ │ ├─{5}–集成学习 [文件夹大小:494.2 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 4]
3│ │ │ │ [2.5.2]–GBDT梯度提升树算法.mp4 (116.68 MB)
3│ │ │ │ [2.5.1]–集成学习常用算法.mp4 (376.06 MB)
3│ │ │ │ (2.5.2)–GBDT等算法的补充.pdf (1.05 MB)
3│ │ │ │ (2.5.1)–集成学习应用研究（选读）.pdf (418.2 KB)
2│ │ ├─{4}–连续属性离散化、过拟合问题 [文件夹大小:697.29 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [2.4.1]–连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4 (697.29 MB)
2│ │ ├─{3}–C4.5算法和CART算法 [文件夹大小:379.75 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.3.1]–C4.5算法和CART算法.mp4 (379.45 MB)
3│ │ │ │ (2.3.1)–决策树应用研究（选读）.pdf (305.38 KB)
2│ │ ├─{2}–ID3算法 [文件夹大小:246.43 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [2.2.1]–ID3算法.mp4 (246.43 MB)
2│ │ ├─{1}–决策树概述 [文件夹大小:434.99 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.1.1]–决策树算法.mp4 (433.61 MB)
3│ │ │ │ (2.1.1)–分类与决策树.pdf (1.38 MB)
2│ │ ├─{13}–判别分析 [文件夹大小:147.71 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [2.13.1]–判别分析基础.mp4 (147.71 MB)
2│ │ ├─{12}–主分量分析和奇异值分解 [文件夹大小:142.7 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.12.1]–主分量分析和奇异值分解.mp4 (141.89 MB)
3│ │ │ │ (2.12.1)–主分量分析.pdf (823.21 KB)
2│ │ ├─{11}–贝叶斯网络的应用 [文件夹大小:184.05 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.11.1]–贝叶斯网络的应用.mp4 (181.04 MB)
3│ │ │ │ (2.11.1)–贝叶斯网络的应用研究（选读）.pdf (3.01 MB)
2│ │ ├─{10}–贝叶斯网络模型算法 [文件夹大小:159.08 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [2.10.1]–贝叶斯网络模型.mp4 (158.51 MB)
3│ │ │ │ (2.10.1)–贝叶斯网络.pdf (577.93 KB)
1│ ├─{1}–第一单元机器学习概论 [文件夹大小:1.06 GB 子文件夹数: 7 子文件数: 0]
2│ │ ├─{7}–机器学习的常用应用领域 [文件夹大小:149.22 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [1.7.1]–机器学习常用领域.mp4 (149.22 MB)
2│ │ ├─{6}–从事机器学习的准备 [文件夹大小:116.33 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [1.6.1]–从事机器学习的准备.mp4 (116.33 MB)
2│ │ ├─{5}–机器学习常见问题 [文件夹大小:157.06 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [1.5.1]–机器学习常见问题（1）.mp4 (157.06 MB)
2│ │ ├─{4}–机器学习常用算法（2） [文件夹大小:183.22 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [1.4.1]–机器学习常用算法（2）.mp4 (183.22 MB)
2│ │ ├─{3}–机器学习常用算法（1） [文件夹大小:196.27 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [1.3.1]–机器学习常用算法.mp4 (195.83 MB)
3│ │ │ │ (1.3.1)–机器学习算法地图.pdf (453.35 KB)
2│ │ ├─{2}–机器学习过程 [文件夹大小:116.04 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [1.2.1]–机器学习过程.mp4 (116.04 MB)
2│ │ ├─{1}–机器学习简介 [文件夹大小:172.38 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [1.1.1]–机器学习的初步认识.mp4 (167.91 MB)
3│ │ │ │ (1.1.1)–机器学习简介.pdf (4.47 MB)
1│ ├─{12}–第十二单元面向实践的机器学习课程研讨 [文件夹大小:260.83 MB 子文件夹数: 1 子文件数: 0]
2│ │ ├─{1}–课程教学方法研讨 [文件夹大小:260.83 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 4]
3│ │ │ │ [12.1.1]–实践驱动的机器学习教学.mp4 (255.65 MB)
3│ │ │ │ (12.1.3)–基于项目实践的机器学习课程改革.pdf (1.02 MB)
3│ │ │ │ (12.1.2)–数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf (1.12 MB)
3│ │ │ │ (12.1.1)–突破知识型教学走向实践.pdf (3.03 MB)
1│ ├─{11}–第十一单元深度学习 [文件夹大小:3.8 GB 子文件夹数: 17 子文件数: 0]
2│ │ ├─{9}–长短期记忆网络LSTM [文件夹大小:109.21 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [11.9.1]–长短期记忆网络.mp4 (108.82 MB)
3│ │ │ │ (11.9.1)–ConvolutionalLSTMNetwork（选读）.pdf (404.71 KB)
2│ │ ├─{8}–循环神经网络的训练和示例 [文件夹大小:234.11 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.8.1]–循环神经网络的训练和示例.mp4 (234.11 MB)
2│ │ ├─{7}–循环神经网络RNN基础 [文件夹大小:152.5 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [11.7.1]–循环神经网络基础.mp4 (150.91 MB)
3│ │ │ │ (11.7.1)–循环神经网络.pdf (1.59 MB)
2│ │ ├─{6}–基于卷积的股票预测 [文件夹大小:452.72 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [11.6.1]–基于卷积的股票预测.mp4 (451.95 MB)
3│ │ │ │ (11.6.1)–股票预测.pdf (794.7 KB)
2│ │ ├─{5}–卷积神经网络训练 [文件夹大小:92.23 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [11.5.1]–卷积神经网络训练.mp4 (90.04 MB)
3│ │ │ │ (11.5.1)–卷积笔记.pdf (2.19 MB)
2│ │ ├─{4}–卷积基本单元 [文件夹大小:122.86 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.4.1]–卷积基本单元.mp4 (122.86 MB)
2│ │ ├─{3}–LeNet框架（2） [文件夹大小:123.54 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.3.1]–LeNet框架（2）.mp4 (123.54 MB)
2│ │ ├─{2}–LeNet框架（1） [文件夹大小:385 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.2.1]–LeNet框架（1）.mp4 (385 MB)
2│ │ ├─{1}–卷积基本概念 [文件夹大小:172.15 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [11.1.1]–卷积基本概念.mp4 (167.35 MB)
3│ │ │ │ (11.1.1)–卷积神经网络.pdf (4.79 MB)
2│ │ ├─{17}–深度学习复习 [文件夹大小:0 Byte 子文件夹数: 0 子文件数: 0]
2│ │ ├─{16}–对偶学习 [文件夹大小:208.17 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.16.1]–对偶学习基础.mp4 (208.17 MB)
2│ │ ├─{15}–迁移学习 [文件夹大小:191.97 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.15.1]–迁移学习基础.mp4 (191.97 MB)
2│ │ ├─{14}–生成对抗网络 [文件夹大小:650.99 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.14.1]–生成对抗网络基础.mp4 (650.99 MB)
2│ │ ├─{13}–强化学习 [文件夹大小:145.2 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.13.1]–加强学习简介.mp4 (145.2 MB)
2│ │ ├─{12}–图像定位于识别2 [文件夹大小:158.25 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.12.1]–目标检测算法.mp4 (158.25 MB)
2│ │ ├─{11}–图像定位与识别1 [文件夹大小:145.34 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.11.1]–目标检测.mp4 (145.34 MB)
2│ │ ├─{10}–基于LSTM的股票预测 [文件夹大小:551.53 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [11.10.1]–基于LSTM的股票预测.mp4 (551.53 MB)
1│ ├─{10}–第十单元电子推荐系统 [文件夹大小:1.55 GB 子文件夹数: 9 子文件数: 0]
2│ │ ├─{9}–推荐系统常见问题 [文件夹大小:83.81 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [10.9.1]–推荐系统常见问题.mp4 (83.81 MB)
2│ │ ├─{8}–推荐结果的评测指标 [文件夹大小:672.5 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [10.8.1]–推荐结果的评测指标.mp4 (672.5 MB)
2│ │ ├─{7}–推荐结果的评测方法 [文件夹大小:145.35 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [10.7.1]–推荐结果的评测方法.mp4 (145.35 MB)
2│ │ ├─{6}–其他推荐方法 [文件夹大小:99.36 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [10.6.1]–其他推荐方法.mp4 (95.56 MB)
3│ │ │ │ (10.6.1)–人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf (3.8 MB)
2│ │ ├─{5}–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐 [文件夹大小:109.96 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [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 (109.96 MB)
2│ │ ├─{4}–基于协同过滤的推荐算法 [文件夹大小:110.99 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [10.4.1]–基于协同过滤的推荐算法.mp4 (110.74 MB)
3│ │ │ │ (10.4.1)–personalizedrecommenderforcosmet.pdf (251.54 KB)
2│ │ ├─{3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐 [文件夹大小:105.53 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [10.3.1]–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4 (104.78 MB)
3│ │ │ │ (10.3.1)–location-awarerecommendersystemf.pdf (764.88 KB)
2│ │ ├─{2}–推荐系统结构 [文件夹大小:48.09 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 1]
3│ │ │ │ [10.2.1]–推荐系统结构.mp4 (48.09 MB)
2│ │ ├─{1}–推荐系统基础 [文件夹大小:212.01 MB 子文件夹数: 0 子文件数: 2]
3│ │ │ │ [10.1.1]–推荐系统基础.mp4 (211.01 MB)
3│ │ │ │ (10.1.1)–推荐技术.pdf (1 MB)
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