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大数据解析与应用导论
本课程共6集 翻译完 欢迎学习

课程介绍:“大数据”这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。《大数据时代》这本书中有一句话:人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变,也是大数据作出的最大贡献之一。本课程从大数据解析的基本概念讲起,进而介绍大数据解析中常用的基础算法,包括数据预处理相关算法、判别分析、回归分析、聚类分析、决策树、典型相关分析、神经网络、自编码器和集成学习等,同时结合具体应用,帮助同学们深入学习数据挖掘的模型与方法,掌握大数据解析的钥匙,为各行业特别是工业大数据赋能。希望大家在学习的过程中,能够了解和认识到:本课程是一门实战性很强的基础课程,纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行;抓准具体对象本身的特点、特性和问题,以问题驱动,而非以方法为导向,不要哪个方法热,追逐哪个,切忌脱离问题空谈花哨的方法;活用数据,不要迷信数据以及被数据绑架。本课程的特色主要包括:(1)本课程讲授大数据分析的基本原理、相关方法和实例分析,让学生能够形成大数据思维意识,加深对课程知识的理解。(2)课程中介绍了大量的大数据应用案例,这些案例包括但不限于工业领域,为大家提供不同学科方向的思考和启发。(3)课程之余鼓励学生主动发现和思考生活中的大数据场景,将课程内容与实际紧密结合。

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课程列表
【第1集】1.1 课程综述1(上)
【第2集】1.1 课程综述1(下)
【第3集】1.2 课程综述2
【第4集】1.3 基本内容
【第5集】1.3 基本内容(上)
【第6集】1.3 基本内容(下)
【第7集】1.4 多元统计基础
【第8集】1.4 多元统计基础(上)
【第9集】1.4 多元统计基础(下)
【第10集】2.1 数据清洗(上)
【第11集】2.1 数据清洗(下)
【第12集】2.2 数据预处理与特征提取(上)
【第13集】2.2 数据预处理与特征提取(下)
【第14集】2.3 主成分分析1(上)
【第15集】2.3 主成分分析1(下)
【第16集】2.4 主成分分析2(上)
【第17集】2.4 主成分分析2(下)
【第18集】2.5 应用实例(上)
【第19集】2.5 应用实例(下)
【第20集】3.1 基本原理(上)
【第21集】3.1 基本原理(下)
【第22集】3.2 距离判别(上)
【第23集】3.2 距离判别(下)
【第24集】3.3 fisher判别(上)
【第25集】3.3 fisher判别(下)
【第26集】3.4 贝叶斯判别(上)
【第27集】3.4 贝叶斯判别(下)
【第28集】3.5 SVM(1)(上)
【第29集】3.5 SVM(1)(下)
【第30集】3.6 SVM(2)(上)
【第31集】3.6 SVM(2)(下)
【第32集】4.1 基本概念(上)
【第33集】4.1 基本概念(下)
【第34集】4.2 最小二乘回归(上)
【第35集】4.2 最小二乘回归(下)
【第36集】4.3 岭回归(上)
【第37集】4.3 岭回归(下)
【第38集】4.4 主元回归(上)
【第39集】4.4 主元回归(下)
【第40集】4.5 偏最小二乘(上)
【第41集】4.5 偏最小二乘(下)
【第42集】5.1 基本思想(上)
【第43集】5.1 基本思想(下)
【第44集】5.2 相似性度量(上)
【第45集】5.2 相似性度量(下)
【第46集】5.3 K-means聚类算法(上)
【第47集】5.3 K-means聚类算法(下)
【第48集】5.4 高斯混合模型(上)
【第49集】5.4 高斯混合模型(下)
【第50集】6.1 基本内容(上)
【第51集】6.1 基本内容(下)
【第52集】6.2 决策树算法(上)
【第53集】6.2 决策树算法(下)
【第54集】6.3 随机森林(上)
【第55集】6.3 随机森林(下)
【第56集】6.4 实例应用(上)
【第57集】6.4 实例应用(下)
【第58集】7.1 基本概念 (上)
【第59集】7.1 基本概念 (下)
【第60集】7.2 CCA算法介绍 (上)
【第61集】7.2 CCA算法介绍 (下)
【第62集】7.3 CCA算法拓展 (上)
【第63集】7.3 CCA算法拓展 (下)
【第64集】7.4 案例分析 (上)
【第65集】7.4 案例分析 (下)
【第66集】8.1 基本概念与结构发展 (上)
【第67集】8.1 基本概念与结构发展 (下)
【第68集】8.2 卷积神经网络(CNN) (上)
【第69集】8.2 卷积神经网络(CNN) (下)
【第70集】8.3 循环神经网络(RNN) (上)
【第71集】8.3 循环神经网络(RNN) (下)
【第72集】8.4 应用实例 (上)
【第73集】8.4 应用实例 (下)
【第74集】9.1 自编码器简介(上)
【第75集】9.1 自编码器简介(下)
【第76集】9.2 去噪自编器(上)
【第77集】9.2 去噪自编器(下)
【第78集】9.3 稀疏自编码器(上)
【第79集】9.3 稀疏自编码器(下)
【第80集】9.4 变分自编码器(上)
【第81集】9.4 变分自编码器(下)
【第82集】10.1 二手车交易价格预测(上)
【第83集】10.1 二手车交易价格预测(下)
【第84集】10.2 糖尿病的血糖预测(上)
【第85集】10.2 糖尿病的血糖预测(下)
【第86集】10.3 工业蒸汽量预测(上)
【第87集】10.3 工业蒸汽量预测(下)
【第88集】10.4 双盲降噪自编码器实现降噪(上)
【第89集】10.4 双盲降噪自编码器实现降噪(下)
【第90集】10.5 心电数据分析(上)
【第91集】10.5 心电数据分析(下)
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