复旦大学：商务数据分析

课程简介

复旦大学计算机科学技术学院教授赵卫东、高级工程师董亮《商务数据分析》课程。本课程在介绍传统的机器学习理论的基础上，突出了机器学习目前主流的一些内容，包括深度学习的典型算法与应用、知识图谱、机器学习在电子推荐技术的应用等。通过本课程的学习，使学员可以初步了解机器学习的常用算法以及典型的应用领域，为更深入地学习高级机器学习以及实战打下基础。

课程目录

第一单元-机器学习概论

• {1}–机器学习简介
• {2}–机器学习过程
• {3}–机器学习常用算法（1）
• {4}–机器学习常用算法（2）
• {5}–机器学习常见问题
• {6}–从事机器学习的准备
• {7}–机器学习的常用应用领域

第二单元-分类算法

• {1}–决策树概述
• {2}–ID3算法
• {3}–C4.5算法和CART算法
• {4}–连续属性离散化、过拟合问题
• {5}–集成学习
• {6}–支持向量机基本概念
• {7}–支持向量机原理
• {8}–支持向量机的应用
• {9}–朴素贝叶斯模型
• {10}–贝叶斯网络模型算法
• {11}–贝叶斯网络的应用
• {12}–主分量分析和奇异值分解
• {13}–判别分析

第三单元-神经网络基础

• {1}–神经网络简介
• {2}–神经网络相关概念
• {3}–BP神经网络算法（1）
• {4}–BP神经网络算法（2）
• {5}–神经网络的应用

第四单元-聚类分析

• {1}–聚类分析的概念
• {2}–聚类分析的度量
• {3}–基于划分的方法（1）
• {4}–基于划分的方法（2）
• {5}–基于密度聚类和基于层次聚类
• {6}–基于模型的聚类
• {7}–EM算法

第五单元-可视化分析

• {1}–可视化分析基础
• {2}–可视化分析方法
• {3}–在线教学的数据分析案例
• {6}–第六单元关联分析
• {1}–关联分析基本概念
• {2}–Apriori算法
• {3}–关联规则应用

第六单元-关联分析

• {1}-关联分析基本概念
• {2}-Apriori算法
• {3}-关联规则应用

第七单元-回归分析

• {1}–回归分析基础
• {2}–线性回归分析
• {3}–非线性回归分析

第八单元-文本分析

• {1}–文本分析简介
• {2}–文本分析基本概念
• {3}–语言模型、向量空间模型
• {4}–词法、分词、句法分析
• {5}–语义分析
• {6}–文本分析应用
• {7}–知识图谱简介
• {8}–知识图谱技术
• {9}–知识图谱构建和应用

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
• {2}–分布式机器学习框架
• {3}–并行决策树
• {4}–并行k-均值算法
• {5}–并行多元线性回归模型
• {6}–遗传算法基础
• {7}–遗传算法的过程
• {8}–遗传算法的应用
• {9}–蜂群算法

第十单元-电子推荐系统

• {1}–推荐系统基础
• {2}–推荐系统结构
• {3}–基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐
• {4}–基于协同过滤的推荐算法
• {5}–基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐
• {6}–其他推荐方法
• {7}–推荐结果的评测方法
• {8}–推荐结果的评测指标
• {9}–推荐系统常见问题

第十一单元-深度学习

• {1}–卷积基本概念
• {2}–LeNet框架（1）
• {3}–LeNet框架（2）
• {4}–卷积基本单元
• {5}–卷积神经网络训练
• {6}–基于卷积的股票预测
• {7}–循环神经网络RNN基础
• {8}–循环神经网络的训练和示例
• {9}–长短期记忆网络LSTM
• {10}–基于LSTM的股票预测
• {11}–图像定位与识别1
• {12}–图像定位于识别2
• {13}–强化学习
• {14}–生成对抗网络
• {15}–迁移学习
• {16}–对偶学习
• {17}–深度学习复习

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

加微信：1252043521终身VIP

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