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建模分析
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笔记
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介绍
k-最频繁值聚类算法
全部任务
构建逻辑回归模型
构建决策树模型
构建线性回归模型
构建非线性支持向量机
神经网络原理
构建神经网络模型
构建KNN模型
kmeans聚类算法实现
Kmeans聚类算法原理
关联规则原理
关联规则简介
事务和项集
支持度与置信度
Apriori算法流程
Apriori算法实现
智能推荐简介
基于内容的推荐
协同过滤推荐
基于深度学习的推荐&复合推荐
智能推荐系统性能度量
协同过滤推荐算法流程
新闻推荐数据介绍
数据准备
模型构建
构建测试集用户网址浏览字典
执行推荐操作
推荐结果评估
FM&Ranking模型
背景与挖掘目标
数据探索
不同国家产量分析
聚类
案例背景与案例目标
关键价格点概念以及提取算法
基于关键价格点的形态特征表示
k-最频繁值聚类算法
类平均收益率计算
股票形态图绘制
函数定义和使用方法
训练和测试样本构建
量化投资策略设计
小结
案例背景
数据说明与目标分析
数据探索
数据探索与预处理
推荐算法介绍
划分训练集和测试集
创建用户-物品矩阵
计算杰卡德相似系数
计算物品相似度矩阵
模型推荐
小结
【下载】配套资料
模型评估
股票价格形态特征提取
产品分析
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张老师
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