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14.1 什么是聚类分析(上)
632 播放
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[1] 1.1 数据挖掘的社会需求(上)
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1.1 数据挖掘的社会需求(上)
[2] 1.1 数据挖掘的社会需求(下)
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1.1 数据挖掘的社会需求(下)
[3] 1.2 数据挖掘的经典实际应用(上...
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1.2 数据挖掘的经典实际应用(上)
[4] 1.2 数据挖掘的经典实际应用(下...
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1.2 数据挖掘的经典实际应用(下)
[5] 1.3 数据挖掘的定义(上)
990播放
08:31
1.3 数据挖掘的定义(上)
[6] 1.3 数据挖掘的定义(下)
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08:28
1.3 数据挖掘的定义(下)
[7] 1.4 数据挖掘的发展历程与数据来...
1117播放
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1.4 数据挖掘的发展历程与数据来源(上)
[8] 1.4 数据挖掘的发展历程与数据来...
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1.4 数据挖掘的发展历程与数据来源(下)
[9] 1.5 分类分析技术简介(上)
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1.5 分类分析技术简介(上)
[10] 1.5 分类分析技术简介(下)
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1.5 分类分析技术简介(下)
[11] 1.6 聚类关联孤立点分析技术简介...
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1.6 聚类关联孤立点分析技术简介(上)
[12] 1.6 聚类关联孤立点分析技术简介...
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1.6 聚类关联孤立点分析技术简介(下)
[13] 1.7 数据挖掘的体系结构与其他技...
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1.7 数据挖掘的体系结构与其他技术的异同(上)
[14] 1.7 数据挖掘的体系结构与其他技...
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1.7 数据挖掘的体系结构与其他技术的异同(下)
[15] 2.1 数据仓库与数据库的区别(上...
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11:28
2.1 数据仓库与数据库的区别(上)
[16] 2.1 数据仓库与数据库的区别(下...
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2.1 数据仓库与数据库的区别(下)
[17] 2.2 什么是数据仓库(上)
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2.2 什么是数据仓库(上)
[18] 2.2 什么是数据仓库(下)
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2.2 什么是数据仓库(下)
[19] 2.3 数据仓库的系统结构(上)
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06:56
2.3 数据仓库的系统结构(上)
[20] 2.3 数据仓库的系统结构(下)
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2.3 数据仓库的系统结构(下)
[21] 2.4 数据仓库的数据组织形式(上...
1505播放
07:36
2.4 数据仓库的数据组织形式(上)
[22] 2.4 数据仓库的数据组织形式(下...
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07:36
2.4 数据仓库的数据组织形式(下)
[23] 2.6 什么是联机分析处理(上)
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06:05
2.6 什么是联机分析处理(上)
[24] 2.6 什么是联机分析处理(下)
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06:11
2.6 什么是联机分析处理(下)
[25] 2.7 OLAP的多维数据存储(上...
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2.7 OLAP的多维数据存储(上)
[26] 2.7 OLAP的多维数据存储(下...
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2.7 OLAP的多维数据存储(下)
[27] 2.8 OLAP的分类(上)
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2.8 OLAP的分类(上)
[28] 2.8 OLAP的分类(下)
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2.8 OLAP的分类(下)
[29] 3.1 为什么要数据预处理(上)
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3.1 为什么要数据预处理(上)
[30] 3.1 为什么要数据预处理(下)
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3.1 为什么要数据预处理(下)
[31] 3.2 数据清理(上)
905播放
11:01
3.2 数据清理(上)
[32] 3.2 数据清理(下)
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11:05
3.2 数据清理(下)
[33] 3.3 数据集成与数据变换(上)
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3.3 数据集成与数据变换(上)
[34] 3.3 数据集成与数据变换(下)
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3.3 数据集成与数据变换(下)
[35] 3.4 数据归约(上)
994播放
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3.4 数据归约(上)
[36] 3.4 数据归约(下)
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3.4 数据归约(下)
[37] 3.5 数据压缩与数值归约(上)
813播放
05:10
3.5 数据压缩与数值归约(上)
[38] 3.5 数据压缩与数值归约(下)
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3.5 数据压缩与数值归约(下)
[39] 3.6 数据离散化(上)
1364播放
09:02
3.6 数据离散化(上)
[40] 3.6 数据离散化(下)
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3.6 数据离散化(下)
[41] 4.1 什么是PCA(上)
874播放
08:56
4.1 什么是PCA(上)
[42] 4.1 什么是PCA(下)
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4.1 什么是PCA(下)
[43] 4.2 PCA原理推导(1)(上)
1336播放
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4.2 PCA原理推导(1)(上)
[44] 4.2 PCA原理推导(1)(下)
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4.2 PCA原理推导(1)(下)
[45] 4.3 PCA原理推导(2)(上)
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4.3 PCA原理推导(2)(上)
[46] 4.3 PCA原理推导(2)(下)
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4.3 PCA原理推导(2)(下)
[47] 5.2 关联规则挖掘示例(上)
655播放
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5.2 关联规则挖掘示例(上)
[48] 5.2 关联规则挖掘示例(下)
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5.2 关联规则挖掘示例(下)
[49] 5.3 Apriori算法(上)
1247播放
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5.3 Apriori算法(上)
[50] 5.3 Apriori算法(下)
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5.3 Apriori算法(下)
[51] 5.5 Apriori算法分析与改...
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5.5 Apriori算法分析与改进(上)
[52] 5.5 Apriori算法分析与改...
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5.5 Apriori算法分析与改进(下)
[53] 5.6 FP-Growth算法(上...
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5.6 FP-Growth算法(上)
[54] 5.6 FP-Growth算法(下...
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5.6 FP-Growth算法(下)
[55] 6.1 什么是多值关联规则(上)
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6.1 什么是多值关联规则(上)
[56] 6.1 什么是多值关联规则(下)
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6.1 什么是多值关联规则(下)
[57] 6.2 多值关联规则挖掘中的连续属...
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6.2 多值关联规则挖掘中的连续属性划分(上)
[58] 6.2 多值关联规则挖掘中的连续属...
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6.2 多值关联规则挖掘中的连续属性划分(下)
[59] 6.4 从下向上的频繁项集搜索方式...
1155播放
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6.4 从下向上的频繁项集搜索方式(上)
[60] 6.4 从下向上的频繁项集搜索方式...
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6.4 从下向上的频繁项集搜索方式(下)
[61] 6.5 自上向下的频繁项集搜索方式...
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6.5 自上向下的频繁项集搜索方式(上)
[62] 6.5 自上向下的频繁项集搜索方式...
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6.5 自上向下的频繁项集搜索方式(下)
[63] 6.6 多层关联规则的社会需求(上...
1249播放
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6.6 多层关联规则的社会需求(上)
[64] 6.6 多层关联规则的社会需求(下...
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07:32
6.6 多层关联规则的社会需求(下)
[65] 6.7 同层关联规则挖掘算法(上)
630播放
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6.7 同层关联规则挖掘算法(上)
[66] 6.7 同层关联规则挖掘算法(下)
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6.7 同层关联规则挖掘算法(下)
[67] 7.1 什么是项约束性关联规则挖掘...
1459播放
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7.1 什么是项约束性关联规则挖掘(上)
[68] 7.1 什么是项约束性关联规则挖掘...
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7.1 什么是项约束性关联规则挖掘(下)
[69] 7.2 项约束性关联规则挖掘算法D...
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7.2 项约束性关联规则挖掘算法Direct(上)
[70] 7.2 项约束性关联规则挖掘算法D...
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7.2 项约束性关联规则挖掘算法Direct(下)
[71] 7.3 项约束性关联规则挖掘Dir...
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7.3 项约束性关联规则挖掘Direct+(上)
[72] 7.3 项约束性关联规则挖掘Dir...
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7.3 项约束性关联规则挖掘Direct+(下)
[73] 8.1 分类分析的基本思路(上)
762播放
09:03
8.1 分类分析的基本思路(上)
[74] 8.1 分类分析的基本思路(下)
710播放
09:03
8.1 分类分析的基本思路(下)
[75] 8.3 ID3决策树算法(上)
1247播放
11:15
8.3 ID3决策树算法(上)
[76] 8.3 ID3决策树算法(下)
780播放
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8.3 ID3决策树算法(下)
[77] 9.1 C4.5算法的改进之处(上...
1031播放
05:37
9.1 C4.5算法的改进之处(上)
[78] 9.1 C4.5算法的改进之处(下...
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9.1 C4.5算法的改进之处(下)
[79] 9.2 信息增益比的计算方式(上)
1408播放
09:27
9.2 信息增益比的计算方式(上)
[80] 9.2 信息增益比的计算方式(下)
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9.2 信息增益比的计算方式(下)
[81] 9.4 C4.5算法处理缺失值策略...
1055播放
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9.4 C4.5算法处理缺失值策略(上)
[82] 9.4 C4.5算法处理缺失值策略...
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9.4 C4.5算法处理缺失值策略(下)
[83] 9.6 C4.5算法构建决策树示例...
875播放
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9.6 C4.5算法构建决策树示例(上)
[84] 9.6 C4.5算法构建决策树示例...
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9.6 C4.5算法构建决策树示例(下)
[85] 10.2 梯度提升决策树算法(上)
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10.2 梯度提升决策树算法(上)
[86] 10.2 梯度提升决策树算法(下)
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10.2 梯度提升决策树算法(下)
[87] 11.2 SLIQ如何处理连续属性...
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11.2 SLIQ如何处理连续属性(上)
[88] 11.2 SLIQ如何处理连续属性...
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11.2 SLIQ如何处理连续属性(下)
[89] 11.5 CART构建决策树算法(...
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11.5 CART构建决策树算法(上)
[90] 11.5 CART构建决策树算法(...
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11.5 CART构建决策树算法(下)
[91] 12.1 最近邻分类(上)
798播放
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12.1 最近邻分类(上)
[92] 12.1 最近邻分类(下)
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12.1 最近邻分类(下)
[93] 12.2 线性支持向量机(上)
976播放
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12.2 线性支持向量机(上)
[94] 12.2 线性支持向量机(下)
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12.2 线性支持向量机(下)
[95] 12.3 线性支持向量机求解(上)
535播放
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12.3 线性支持向量机求解(上)
[96] 12.3 线性支持向量机求解(下)
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12.3 线性支持向量机求解(下)
[97] 12.4 线性不可分的支持向量机和...
805播放
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12.4 线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机(上)
[98] 12.4 线性不可分的支持向量机和...
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12.4 线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机(下)
[99] 13.1 朴素贝叶斯分类算法(上)
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13.1 朴素贝叶斯分类算法(上)
[100] 13.1 朴素贝叶斯分类算法(下)
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13.1 朴素贝叶斯分类算法(下)
[101] 13.5 贝叶斯信念网络推理1(上...
1126播放
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13.5 贝叶斯信念网络推理1(上)
[102] 13.5 贝叶斯信念网络推理1(下...
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13.5 贝叶斯信念网络推理1(下)
[103] 13.6 贝叶斯信念网络推理2(上...
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13.6 贝叶斯信念网络推理2(上)
[104] 13.6 贝叶斯信念网络推理2(下...
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13.6 贝叶斯信念网络推理2(下)
[105] 14.1 什么是聚类分析(上)
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14.1 什么是聚类分析(上)
[106] 14.1 什么是聚类分析(下)
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14.1 什么是聚类分析(下)
[107] 14.2 距离与相似性度量(上)
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14.2 距离与相似性度量(上)
[108] 14.2 距离与相似性度量(下)
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14.2 距离与相似性度量(下)
[109] 14.3 划分聚类Kmeans算法...
1464播放
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14.3 划分聚类Kmeans算法(上)
[110] 14.3 划分聚类Kmeans算法...
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14.3 划分聚类Kmeans算法(下)
[111] 14.4 K中心点算法思想(上)
575播放
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14.4 K中心点算法思想(上)
[112] 14.4 K中心点算法思想(下)
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14.4 K中心点算法思想(下)
[113] 15.2 距离测算方法1(上)
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15.2 距离测算方法1(上)
[114] 15.2 距离测算方法1(下)
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15.2 距离测算方法1(下)
[115] 15.3 距离测算方法2(上)
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15.3 距离测算方法2(上)
[116] 15.3 距离测算方法2(下)
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15.3 距离测算方法2(下)
[117] 15.4 Birch层次聚类算法基...
1057播放
05:03
15.4 Birch层次聚类算法基本原理(上)
[118] 15.4 Birch层次聚类算法基...
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05:03
15.4 Birch层次聚类算法基本原理(下)
[119] 15.5 Birch层次聚类中簇直...
779播放
10:07
15.5 Birch层次聚类中簇直径D的计算方式(上)
[120] 15.5 Birch层次聚类中簇直...
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15.5 Birch层次聚类中簇直径D的计算方式(下)
[121] 15.6 Birch层次聚类树的构...
1142播放
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15.6 Birch层次聚类树的构建(上)
[122] 15.6 Birch层次聚类树的构...
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08:07
15.6 Birch层次聚类树的构建(下)
[123] 16.1 密度聚类的基本思路(上)
1367播放
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16.1 密度聚类的基本思路(上)
[124] 16.1 密度聚类的基本思路(下)
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16.1 密度聚类的基本思路(下)
[125] 16.3 DBSCAN算法的实现流...
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16.3 DBSCAN算法的实现流程(上)
[126] 16.3 DBSCAN算法的实现流...
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16.3 DBSCAN算法的实现流程(下)
[127] 16.5 OPTICS密度聚类基本...
693播放
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16.5 OPTICS密度聚类基本思想(上)
[128] 16.5 OPTICS密度聚类基本...
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16.5 OPTICS密度聚类基本思想(下)
[129] 16.6 OPTICS密度聚类算法...
750播放
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16.6 OPTICS密度聚类算法的实现过程(上)
[130] 16.6 OPTICS密度聚类算法...
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12:37
16.6 OPTICS密度聚类算法的实现过程(下)
[131] 17.1 为什么需要高斯混合模型(...
738播放
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17.1 为什么需要高斯混合模型(上)
[132] 17.1 为什么需要高斯混合模型(...
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17.1 为什么需要高斯混合模型(下)
[133] 17.2 高斯混合模型推导(上)
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07:31
17.2 高斯混合模型推导(上)
[134] 17.2 高斯混合模型推导(下)
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07:28
17.2 高斯混合模型推导(下)
[135] 17.3 高斯混合模型求解——EM...
1440播放
07:12
17.3 高斯混合模型求解——EM算法(上)
[136] 17.3 高斯混合模型求解——EM...
838播放
07:10
17.3 高斯混合模型求解——EM算法(下)
[137] 18.1 序列模式挖掘的基本原理(...
1503播放
07:03
18.1 序列模式挖掘的基本原理(上)
[138] 18.1 序列模式挖掘的基本原理(...
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18.1 序列模式挖掘的基本原理(下)
[139] 18.2 序列模式挖掘Aprior...
1270播放
06:19
18.2 序列模式挖掘AprioriAll算法的实现过程(上)
[140] 18.2 序列模式挖掘Aprior...
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06:24
18.2 序列模式挖掘AprioriAll算法的实现过程(下)
[141] 18.5 有时间约束的序列模式挖掘...
607播放
09:08
18.5 有时间约束的序列模式挖掘GSP算法原理(上)
[142] 18.5 有时间约束的序列模式挖掘...
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18.5 有时间约束的序列模式挖掘GSP算法原理(下)
[143] 18.6 有时间约束的序列模式挖掘...
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18.6 有时间约束的序列模式挖掘GSP算法示例(上)
[144] 18.6 有时间约束的序列模式挖掘...
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18.6 有时间约束的序列模式挖掘GSP算法示例(下)
[145] 19.2 Pandas数据预处理(...
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19.2 Pandas数据预处理(上)
[146] 19.2 Pandas数据预处理(...
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19.2 Pandas数据预处理(下)
[147] 19.2 Pandas数据预处理(...
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19.2 Pandas数据预处理(上)
[148] 19.2 Pandas数据预处理(...
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19.2 Pandas数据预处理(下)
[149] 19.3 Apriori算法的Py...
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19.3 Apriori算法的Python实践(上)
[150] 19.3 Apriori算法的Py...
813播放
08:25
19.3 Apriori算法的Python实践(下)
[151] 19.4 决策树算法的Python...
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11:19
19.4 决策树算法的Python实践(上)
[152] 19.4 决策树算法的Python...
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19.4 决策树算法的Python实践(下)
[153] 19.5 随机森林的Python实...
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08:35
19.5 随机森林的Python实践(上)
[154] 19.5 随机森林的Python实...
1162播放
08:41
19.5 随机森林的Python实践(下)
[155] 19.5 随机森林的Python实...
1497播放
06:08
19.5 随机森林的Python实践(上)
[156] 19.5 随机森林的Python实...
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