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第一章：大数据分析概述
数据分析与机器学习基础概述
01:01
开始学习
模块一：引言
06:59
开始学习
学习目标
01:13
开始学习
理解什么是大数据分析以及为什么应该关注它
16:50
开始学习
第二章：机器学习概述
学习目标
01:21
开始学习
了解什么是机器学习和人工智能
07:18
开始学习
了解机器学习的概况
13:41
开始学习
理解机器学习和大数据生态系统
04:08
开始学习
第三章：大数据分析的基本概念
模块二：引言
00:58
开始学习
学习目标
01:03
开始学习
了解大数据分析系统的基本原理
12:37
开始学习
通过代理和数据消息连接数据
15:19
开始学习
批处理和实时流分析系统的比较
09:03
开始学习
第四章：大数据架构
学习目标
01:18
开始学习
比较大数据架构
03:03
开始学习
了解Hadoop基础知识
15:26
开始学习
探索YARN
10:36
开始学习
第五章：回归
模块三：引言
01:51
开始学习
学习目标
02:15
开始学习
理解监督学习
06:20
开始学习
检验线性回归
22:57
开始学习
数据拟合
10:37
开始学习
探索强化学习
14:36
开始学习
第六章：分类
学习目标
01:45
开始学习
了解分类基础
27:07
开始学习
支持向量机的理解
12:10
开始学习
探索随机森林
18:06
开始学习
分类演示
16:39
开始学习
第七章：无监督学习
学习目标
01:30
开始学习
了解无监督学习基本原理
16:57
开始学习
检查其它聚类算法
13:51
开始学习
聚类演示
13:02
开始学习
第八章：深度学习
模块四：引言
01:24
开始学习
学习目标
01:53
开始学习
了解人工神经网络(ANN)的基本原理
08:43
开始学习
深入学习
20:52
开始学习
应用深度学习:图像分析-卷积神经网络
24:16
开始学习
探索边缘计算中深度学习的示例用例
15:29
开始学习
第九章：高级算法
学习目标
01:24
开始学习
检验主成分分析(PCA)
22:54
开始学习
检验贝叶斯学习
12:24
开始学习
第十章：部署考虑事项和未来方向
学习目标
01:56
开始学习
调查机器学习框架
07:47
开始学习
了解ML硬件加速技术
13:17
开始学习
机器学习的未来方向
14:56
开始学习
第十一章：数据分析与机器学习基础课程总结
数据分析与机器学习基础课程总结
04:00
开始学习
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