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下载链接:密码:okpv课程内容：第1周机器学习概论第2周线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测第3周岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧第4周降维技术。案例：业绩综合指标设计第5周线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警第6周决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析第7周支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？第8周人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估第9周通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别第10周概率神经网络和信念贝叶斯分类器第11周聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别

解决方案

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解决方案四：
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