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简介
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任务列表
第1任务: 构建线性回归模型
第2任务: 构建逻辑回归模型
第3任务: 构建决策树模型
第4任务: 构建KNN模型
第5任务: 构建非线性支持向量机
第6任务: 神经网络原理
第7任务: 构建神经网络模型
第8任务: 集成算法原理
第9任务: 集成算法代码实现
第10任务: Kmeans聚类算法原理
第11任务: kmeans聚类算法实现
第12任务: 密度聚类算法原理
第13任务: 密度聚类实现
第14任务: 层次聚类
第15任务: 层次聚类模型实现
第16任务: 关联规则原理
第17任务: 智能推荐原理
第18任务: 基于用户的协同过滤推荐(1)-计算用户相似度
第19任务: 基于用户的协同过滤推荐(2)- 预测评分
第20任务: 基于用户的协同过滤推荐(3)- 模型评价
第21任务: 基于物品的协同过滤推荐-计算物品相似度
第22任务: 基于物品的协同过滤推荐-推荐与评价
第23任务: 基于流行度的推荐-计算动漫热度
第24任务: 基于流行度的推荐-推荐评价
第25任务: 时间序列原理
第26任务: 时间序列-预处理
第27任务: 时间序列-模型构建
第28任务: 【下载】用户群体划分-配套资料
第29任务: 会员细分介绍
第30任务: KMeans算法实现会员聚类
第31任务: 结果分析
第32任务: 【下载】实训4 会员细分和营销方案
学
习
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心
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张老师
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