最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。
开设学校:清华大学;学科:计算机、
最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。
-第一节 整装待发
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--第一章第一节测试题
-第二节 学而不思则罔
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--第一章第二节测试题
-第三节 知行合一
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--第一章第三节测试题
-第四节 从数据到知识
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--第一章第四节测试题
-第五节 分类问题
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--第一章第五节测试题
-第六节 聚类及其它数据挖掘问题
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--第一章第六节测试题
-第七节 隐私保护与并行计算
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--第一章第七节测试题
-第八节 迷雾重重
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--第一章第八节测试题
-第九节 相关学习资源
--视频来源:互联网
--其他资源
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 数据清洗
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--第二章第一节测试题
-第二节 异常值与重复数据检测
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--第二章第二节测试题
-第三节 类型转换与采样
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--第二章第三节测试题
-第四节 数据描述与可视化
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--第二章第四节测试题
-第五节 特征选择
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--第二章第五节测试题
-第六节 主成分分析
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--第二章第六节测试题
-第七节 线性判别分析
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--第二章第七节测试题
-第八节 相关学习资源
--视频来源:互联网
--参考资料
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 贝叶斯奇幻之旅
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--第三章第一节测试题
-第二节 朴素是一种美德
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--第三章第二节测试题
-第三节 数据、规则与树
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--第三章第三节测试题
-第四节 植树造林学问大
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--第三章第四节测试题
-第五节 相关学习资源
--视频来源:互联网
--参考资料
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 智慧之源神经元
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--第四章第一节测试题
-第二节 会学习的神经元
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--第四章第二节测试题
-第三节 从一个到一群
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--第四章第三节测试题
-第四节 层次分明,责任到人
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--第四章第四节测试题
-第五节 管中窥豹,抛砖引玉
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--第四章第五节测试题
-第六节 相关学习资源
--视频来源:互联网
--参考资料
--第四章第六节测试题
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 最大间隔
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--第五章第一节测试题
-第二节 线性SVM
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--第五章第二节测试题
-第三节 数学家的把戏
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--第五章第三节测试题
-第四节 致敬真神
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--第五章第四节测试题
-第五节 相关学习资源
--视频来源:互联网
--参考资料
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 无监督学习
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--第六章第一节测试题
-第二节 K-Means
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--第六章第二节测试题
-第三节 期望最大法
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--第六章第三节测试题
-第四节 密度与层次
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--第六章第四节测试题
-第五节 相关学习资源
--参考资料1
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-课程讲义
--课程讲义
-第一节 项集与规则
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--第七章第一节测试题
-第二节 支持度与置信度
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--第七章第二节测试题
-第三节 误区
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--第七章第三节测试题
-第四节 Apriori 算法
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--第七章第四节测试题
-第五节 实例分析
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--第七章第五节测试题
-第六节 序列模式
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--第七章第六节测试题
-第七节 相关学习资源
--视频来源:互联网
--第七章第七节测试题
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 无所不在的推荐
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--第八章第一节测试题
-第二节 隐含语义分析
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--第八章第二节测试题
-第三节 PageRank传奇
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--第八章第三节测试题
-第四节 协同过滤
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--第八章第四节测试题
-第五节 告诉你一个真实的推荐
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--第八章第五节测试题
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 民主协商:Ensemble
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--第九章第一节测试题
-第二节 群策群议:Bagging
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--第九章第二节测试题
-第三节 环环相扣:Boosting
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--第九章第三节测试题
-第四节 集成之美:AdaBoost
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--第九章第四节测试题
-第五节 继往开来:RegionBoost
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--第九章第五节测试题
-第六节 相关学习资源
--参考资料
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 人与自然
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--第十章第一节测试题
-第二节 尽善尽美
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--第十章第二节测试题
-第三节 走向进化
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--第十章第三节测试题
-第四节 遗传算法初探
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--第十章第四节测试题
-第五节 遗传算法进阶
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--第十章第五节测试题
-第六节 遗传程序设计
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--第十章第六节测试题
-第七节 万物皆进化
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--第十章第七节测试题
-第八节 相关学习资源
--视频来源:互联网
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--参考资料
-课程讲义
--课程讲义
-第一节 数据之美
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--第十一章第一节测试题
-第二节 南国紫荆亦芬芳
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-第三节 相关学习资源
--外部链接
-期末考试
澳大利亚昆士兰大学计算机科学博士,清华大学深圳国际研究生院培养处副处长,博士生导师,国家精品在线开放课程负责人,深圳市优秀教师。荣获清华大学青年教师教学优秀奖、清华大学青年教师教学大赛一等奖、清华大学年度教学优秀奖、清华大学教学成果一等奖、教育部在线教育研究中心 "智慧教学之星" 称号、北京高校青年教师教学基本功比赛最佳教案奖和最受学生欢迎奖。研究领域为数据挖掘、进化计算及并行计算,发表学术论文近百篇,获国内发明专利四项。现为中国图像图形学学会视觉认知与计算专业委员会委员、IEEE 计算智能协会新兴技术委员会委员、IEEE Access 期刊编委、悉尼科技大学客座研究员。