扫码访问手机版
1 人学习
扫码访问手机版
课程目录
学员 1、第10课第1节:从人脑神经元到人工神经网络
12:02学员 2、第10课第2节:感知机
17:34学员 3、第10课第3节:bp神经网络
16:44学员 4、第10课第4节:神经网络实践
13:12学员 5、第11课第1节:聚类方法的基本原理
14:31学员 6、第11课第2节:聚类的注意问题
20:51学员 7、第11课第3节:聚类的实践
12:15学员 8、第12课第1节:关联规则要点
24:04学员 9、第12课第2节:关联规则实践
09:19学员 10、第13课第1节:集成学习算法原理
00:00学员 11、第13课第2节:集成学习算法实践
30:35学员 12、第一节课数据挖掘那些事儿
17:29学员 13、预备:课程使用说明
15:38学员 14、第2课第1节SPSSModeler的基本概述
00:00学员 15、第2课第2节SPSSModeler的下载与安装
08:14学员 16、第2课第3节SPSSModeler的基本使用
28:22学员 17、第4课第4节SPSSModeler实用技巧
22:06学员 18、第3课第1节数据读取综述
22:31学员 19、第3课第2节数据的身份
11:04学员 20、第3课第3节数据的集成
12:26学员 21、第4课第1节:一点都不简单的描述性统计分析
29:03学员 22、第4课第2节:真的很简单的数据审核节点
13:48学员 23、第5课第1节:假设检验的基本原理
29:40学员 24、第5课第2节:相关分析
13:27学员 25、第5课第3节:t检验
11:58学员 26、第5课第4节:卡方检验
12:25学员 27、第6课第1节:一元线性回归
22:03学员 28、第6课第2节:多元线性回归
29:43学员 29、第6课第3节:逐步回归
12:40学员 30、第7课第1节:曲线回归
13:40学员 31、第7课第2节:Logistic回归
25:37学员 32、第8课第1节:过拟合与欠拟合
14:54学员 33、第8课第2节:留出法与交叉验证
12:10学员 34、第9课第1节:决策树概述
18:02学员 35、第9课第2节:决策树算法
37:46学员 36、第9课第3节:信息熵的通俗理解
09:22学员 37、第9课第4节:决策树建模实践
24:49