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2019年最新 复旦大学 - 机器学习(商务数据分析)视频教程

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2020-1-5 22:32:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    . v, s+ Y! x3 W$ [& |      ┣━━{1}--第一单元机器学习概论
    1 Y& [& B4 w* D, z) x' `4 s- S' B      ┃    ┣━━{1}--机器学习简介
    * E" c4 m6 r! N; b7 V      ┃    ┃    ┣━━(1.1.1)--机器学习简介.pdf( {5 ~( X: D9 l4 I  ^( N9 W& o3 F
          ┃    ┃    ┗━━[1.1.1]--机器学习的初步认识.mp4! C1 L6 ~' x* [' `3 e
          ┃    ┣━━{2}--机器学习过程
    / k1 n( r$ u! Y- b* n% I8 d; ?      ┃    ┃    ┗━━[1.2.1]--机器学习过程.mp45 u! `4 [+ T$ i7 s& o9 s
          ┃    ┣━━{3}--机器学习常用算法(1)
    8 M0 y; d' n8 X      ┃    ┃    ┣━━(1.3.1)--机器学习算法地图.pdf
    ; \8 H2 Y% z. M) C- t) f; g% X7 _      ┃    ┃    ┗━━[1.3.1]--机器学习常用算法.mp4
    , B: z/ ]2 V7 R4 f      ┃    ┣━━{4}--机器学习常用算法(2)+ D, z3 R& S* r, u6 K
          ┃    ┃    ┗━━[1.4.1]--机器学习常用算法(2).mp4
    * \  V2 e$ C5 b# b* ?6 S# s$ t6 D      ┃    ┣━━{5}--机器学习常见问题
    % g3 ?9 }- ?, j$ x& J7 o3 f      ┃    ┃    ┗━━[1.5.1]--机器学习常见问题(1).mp4: }, T& J0 y/ t4 [: g- t3 b3 G
          ┃    ┣━━{6}--从事机器学习的准备
    * N9 u- T. i. Z( \3 e      ┃    ┃    ┗━━[1.6.1]--从事机器学习的准备.mp4  H5 m9 v1 J& @
          ┃    ┗━━{7}--机器学习的常用应用领域' q, a4 J  h+ h  R! T3 c
          ┃          ┗━━[1.7.1]--机器学习常用领域.mp4
    : K5 r# }* b! Q1 l6 H  _      ┣━━{10}--第十单元电子推荐系统
    , n* j9 @5 E5 R! W. ^  o: p# x      ┃    ┣━━{1}--推荐系统基础
    0 H, g0 B# g6 }3 i0 g2 T* n      ┃    ┃    ┣━━(10.1.1)--推荐技术.pdf* t' h% E" C. ^/ c0 K/ w
          ┃    ┃    ┗━━[10.1.1]--推荐系统基础.mp4$ O" h0 `4 R  f. ~; `# i! j8 w
          ┃    ┣━━{2}--推荐系统结构. ~4 n$ p. Z8 K; @3 j
          ┃    ┃    ┗━━[10.2.1]--推荐系统结构.mp4
    9 w9 e3 ^/ P  H5 E$ d7 l      ┃    ┣━━{3}--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐+ i4 ]- K6 n  k
          ┃    ┃    ┣━━(10.3.1)--location-awarerecommendersystemf.pdf
    6 i( t: h9 K% W      ┃    ┃    ┗━━[10.3.1]--基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐.mp4
    + b- K+ \& J- D4 _1 r! J# L0 l      ┃    ┣━━{4}--基于协同过滤的推荐算法1 x) U7 x- v1 z3 Q2 I/ Y6 N
          ┃    ┃    ┣━━(10.4.1)--personalizedrecommenderforcosmet.pdf, V0 W0 ~8 |+ P- C- E
          ┃    ┃    ┗━━[10.4.1]--基于协同过滤的推荐算法.mp4
    3 ^; g) R& I+ H$ c      ┃    ┣━━{5}--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐$ S  S: G5 _% d: F
          ┃    ┃    ┗━━[10.5.1]--基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐.mp43 j/ \! ?4 D1 `, H, S' n3 W
          ┃    ┣━━{6}--其他推荐方法
    . E" S1 O! A) N1 i      ┃    ┃    ┣━━(10.6.1)--人工智能之信息检索与推荐【选读】.pdf6 k4 N4 S6 ~" W* {6 L  k
          ┃    ┃    ┗━━[10.6.1]--其他推荐方法.mp4( f! }, c+ D5 X8 v) [) Q5 K* h
          ┃    ┣━━{7}--推荐结果的评测方法
    + t* X8 A3 B# v8 s8 g6 R5 M      ┃    ┃    ┗━━[10.7.1]--推荐结果的评测方法.mp4
      C6 {; I: P  T      ┃    ┣━━{8}--推荐结果的评测指标
    ! h+ Z2 S. Q5 r      ┃    ┃    ┗━━[10.8.1]--推荐结果的评测指标.mp4
    ' ]# q4 f; c8 A! B& k      ┃    ┗━━{9}--推荐系统常见问题
    1 b+ L1 Y( ^: b; U      ┃          ┗━━[10.9.1]--推荐系统常见问题.mp4
    ! _7 V. _) z, y$ y      ┣━━{11}--第十一单元深度学习
    7 T) h+ x3 V* U  p& f      ┃    ┣━━{1}--卷积基本概念
    - }% ~. i; `6 J) P; v" w      ┃    ┃    ┣━━(11.1.1)--卷积神经网络.pdf
    ) U6 i% w: X  w* |- E      ┃    ┃    ┗━━[11.1.1]--卷积基本概念.mp47 W1 P: b. ~( g  A0 E& x
          ┃    ┣━━{10}--基于LSTM的股票预测
    7 d% g4 r/ H/ h3 L. W      ┃    ┃    ┗━━[11.10.1]--基于LSTM的股票预测.mp4
    ) k* \, Z) V; e8 `      ┃    ┣━━{11}--图像定位与识别1$ v" E7 C6 g& M# v3 |6 N
          ┃    ┃    ┗━━[11.11.1]--目标检测.mp4# \' _. i1 x5 l  N$ ?8 j# ~2 |
          ┃    ┣━━{12}--图像定位于识别2
    ! Q5 {: O; [% D      ┃    ┃    ┗━━[11.12.1]--目标检测算法.mp41 W1 u7 X& k! C9 [/ R+ A3 ?7 P
          ┃    ┣━━{13}--强化学习
    5 x- }: R1 Y: c# q4 `9 E      ┃    ┃    ┗━━[11.13.1]--加强学习简介.mp4
    # Z) d% K, a" n* |( t6 Q. ~% S9 |      ┃    ┣━━{14}--生成对抗网络
    " H* B1 W4 A9 j8 o4 F; m9 r' p. `      ┃    ┃    ┗━━[11.14.1]--生成对抗网络基础.mp47 Z, T; C# @1 t/ @, }  n# h* E
          ┃    ┣━━{15}--迁移学习
    1 P+ u# W" t3 O8 N  H6 [4 T      ┃    ┃    ┗━━[11.15.1]--迁移学习基础.mp4
    0 k% G/ I- I6 A  r6 J% h9 e& P      ┃    ┣━━{16}--对偶学习
    ! ?, H/ T; ~7 A( x      ┃    ┃    ┗━━[11.16.1]--对偶学习基础.mp4# B& A$ r0 s0 j0 H0 z4 U2 u
          ┃    ┣━━{17}--深度学习复习0 G) I) k  W3 w  ?7 q
          ┃    ┣━━{2}--LeNet框架(1)
    & F. F) y; G8 w/ g) f% |6 d      ┃    ┃    ┗━━[11.2.1]--LeNet框架(1).mp4) C7 F8 ]/ x  u5 G
          ┃    ┣━━{3}--LeNet框架(2)' M- ~* W  d9 w
          ┃    ┃    ┗━━[11.3.1]--LeNet框架(2).mp4  e1 o  A; E% @! D% ^1 S4 l) n
          ┃    ┣━━{4}--卷积基本单元
    * f% A0 ~3 m& A1 R( b7 O      ┃    ┃    ┗━━[11.4.1]--卷积基本单元.mp4
    % [7 V5 ^% g0 `' O/ c+ S& p! a, W$ @      ┃    ┣━━{5}--卷积神经网络训练1 Q1 q1 o7 u* ^5 {  [% _
          ┃    ┃    ┣━━(11.5.1)--卷积笔记.pdf
    ! r7 Y6 ]7 p3 l' u( s" P7 g8 z      ┃    ┃    ┗━━[11.5.1]--卷积神经网络训练.mp4
    5 X! ^* ?2 M6 T: v& f; H! W      ┃    ┣━━{6}--基于卷积的股票预测0 X; Y) O* g. v+ R0 \! ]8 [8 t7 ]
          ┃    ┃    ┣━━(11.6.1)--股票预测.pdf) [6 B! q5 f: x* L& a8 W+ W
          ┃    ┃    ┗━━[11.6.1]--基于卷积的股票预测.mp4
    4 m$ C! d2 ]% l: X      ┃    ┣━━{7}--循环神经网络RNN基础# x: @& e0 l) f. V; e
          ┃    ┃    ┣━━(11.7.1)--循环神经网络.pdf; V& p' |, G$ z0 Q6 L; Q% C/ ]
          ┃    ┃    ┗━━[11.7.1]--循环神经网络基础.mp4% ?- m! h) e9 v$ v
          ┃    ┣━━{8}--循环神经网络的训练和示例
    , }. x1 T& d8 y! o# J8 K5 h' C      ┃    ┃    ┗━━[11.8.1]--循环神经网络的训练和示例.mp41 R; R7 ]# [, D' [
          ┃    ┗━━{9}--长短期记忆网络LSTM& B- w( ~' L( s1 P
          ┃          ┣━━(11.9.1)--ConvolutionalLSTMNetwork(选读).pdf* c" x/ B+ n8 [: [, |, c
          ┃          ┗━━[11.9.1]--长短期记忆网络.mp45 D, q0 N, u6 g' j% R. z- y" }
          ┣━━{12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨
    - N; J6 I3 x5 h' s/ a- M+ u      ┃    ┗━━{1}--课程教学方法研讨
    ' u; l9 Y+ R( I: ?      ┃          ┣━━(12.1.1)--突破知识型教学走向实践.pdf  W. V9 P' r9 k# g
          ┃          ┣━━(12.1.2)--数据分析类课程的技能培养方法探讨.pdf
    - j+ b# O6 d9 ?9 T# Y% z( p      ┃          ┣━━(12.1.3)--基于项目实践的机器学习课程改革.pdf$ _9 x5 A3 _8 }. }# A" B! Y$ |
          ┃          ┗━━[12.1.1]--实践驱动的机器学习教学.mp4
    : e1 B, ?1 K* f      ┣━━{2}--第二单元分类算法3 A. Q" u; F' p% D( B" o
          ┃    ┣━━{1}--决策树概述/ a: _6 e. f% V8 ~
          ┃    ┃    ┣━━(2.1.1)--分类与决策树.pdf( j& Z7 J# w; K) t' U5 w9 Z6 W! G
          ┃    ┃    ┗━━[2.1.1]--决策树算法.mp4
    ( K$ `! V$ D$ r  d5 b. M% o! B      ┃    ┣━━{10}--贝叶斯网络模型算法
    + M/ u+ J! d+ g6 `" m$ R      ┃    ┃    ┣━━(2.10.1)--贝叶斯网络.pdf3 m/ }5 i7 H- V0 F; Y# \# T7 w
          ┃    ┃    ┗━━[2.10.1]--贝叶斯网络模型.mp4
    & D/ [- I+ V; j$ t      ┃    ┣━━{11}--贝叶斯网络的应用% D. l9 ], D2 l% j6 X2 g
          ┃    ┃    ┣━━(2.11.1)--贝叶斯网络的应用研究(选读).pdf1 _9 ~/ P7 j9 Q; `# n4 }  D- Q; z
          ┃    ┃    ┗━━[2.11.1]--贝叶斯网络的应用.mp4! I$ n6 i1 C8 d3 v8 P
          ┃    ┣━━{12}--主分量分析和奇异值分解
    ! ?* U( `+ H6 {' ~. Y( N: s      ┃    ┃    ┣━━(2.12.1)--主分量分析.pdf
    - H$ t3 G! d# j1 u: r! @$ G      ┃    ┃    ┗━━[2.12.1]--主分量分析和奇异值分解.mp4
    4 c7 w! }: f. d3 y! C2 Q      ┃    ┣━━{13}--判别分析: y/ }+ y) m3 {3 |) P2 h; r4 c) h
          ┃    ┃    ┗━━[2.13.1]--判别分析基础.mp4
    7 D. W# B6 ?/ I% J: a8 p      ┃    ┣━━{2}--ID3算法7 I7 g2 n0 E2 B1 g
          ┃    ┃    ┗━━[2.2.1]--ID3算法.mp4' O( g/ D7 H# z! i/ R
          ┃    ┣━━{3}--C4.5算法和CART算法
    1 \0 N  `# {0 S2 T, Y2 w2 f" d      ┃    ┃    ┣━━(2.3.1)--决策树应用研究(选读).pdf+ P4 N' u6 Y$ `  Q
          ┃    ┃    ┗━━[2.3.1]--C4.5算法和CART算法.mp4' B. \" B' U* g
          ┃    ┣━━{4}--连续属性离散化、过拟合问题* f' b2 d# [& C
          ┃    ┃    ┗━━[2.4.1]--连续属性离散化、过拟合问题和分类效果评价.mp4
    2 z  g: d0 B9 B/ H  e: Q; q0 s      ┃    ┣━━{5}--集成学习" d( }3 {  g( Y: c2 Z% a
          ┃    ┃    ┣━━(2.5.1)--集成学习应用研究(选读).pdf
    $ V/ \. _5 V. f% S- m4 o      ┃    ┃    ┣━━(2.5.2)--GBDT等算法的补充.pdf4 u, U0 z) j1 s! b9 f/ r
          ┃    ┃    ┣━━[2.5.1]--集成学习常用算法.mp4
      X" N: `- ~$ J; G! k      ┃    ┃    ┗━━[2.5.2]--GBDT梯度提升树算法.mp45 n" ]" B+ x0 V- P' z! l8 b
          ┃    ┣━━{6}--支持向量机基本概念
      W6 F/ c9 |1 }- Y% g; A      ┃    ┃    ┣━━(2.6.1)--支持向量机.pdf
    ( V! n( Y+ ~+ K1 K. n      ┃    ┃    ┗━━[2.6.1]--支持向量机简介.mp4
    ) m  o4 I4 P& G, Y/ q6 j! h% s+ v: C  ^      ┃    ┣━━{7}--支持向量机原理/ f' l8 Z  w* f* B& f0 I8 _
          ┃    ┃    ┗━━[2.7.1]--支持向量机原理.mp4
    9 X0 d; b# i. M* ?0 X" l      ┃    ┣━━{8}--支持向量机的应用
    . u5 {$ t& F( M      ┃    ┃    ┣━━(2.8.1)--支持向量机应用研究(选读).pdf- q: c1 f: h$ Y+ ~$ v
          ┃    ┃    ┗━━[2.8.1]--支持向量机的应用.mp48 B2 T7 V+ _8 v' P2 N( D
          ┃    ┗━━{9}--朴素贝叶斯模型8 A1 k! x& {3 L0 q5 b. B- S
          ┃          ┣━━(2.9.1)--贝叶斯分类器用于识别用户情感.pdf  [1 T. F; ^" L  w! H' \; L4 [* T
          ┃          ┗━━[2.9.1]--贝叶斯网络简介.mp4& k, V: @- z# u3 S
          ┣━━{3}--第三单元神经网络基础% n* |3 }* n' B2 ?& i/ x
          ┃    ┣━━{1}--神经网络简介7 N2 t: {5 G0 C4 X& l  `( Y. ^- ^
          ┃    ┃    ┣━━(3.1.1)--神经网络基础.pdf" G( x* n1 ?. Z6 @2 [
          ┃    ┃    ┗━━[3.1.1]--神经网络简介.mp4/ H- z1 s. }0 j6 d- }7 A
          ┃    ┣━━{2}--神经网络相关概念
    " J6 C* t% e% U) c( \      ┃    ┃    ┗━━[3.2.1]--神经网络相关概念.mp4
    . F( u' O: M3 S* J% G      ┃    ┣━━{3}--BP神经网络算法(1)
    ' m- l; Z6 J3 J* a1 U9 s      ┃    ┃    ┗━━[3.3.1]--BP神经网络算法(1).mp47 H+ ^: N5 d( L* ]
          ┃    ┣━━{4}--BP神经网络算法(2)' F4 O5 `! ^) D! B
          ┃    ┃    ┗━━[3.4.1]--BP神经网络算法(2).mp4
    - t- j9 F+ _  k$ ]# R+ k      ┃    ┗━━{5}--神经网络的应用+ e( t, ~$ b, u2 Z5 y/ Y$ ]$ v
          ┃          ┣━━(3.5.1)--imagerestorationalgorithmsbasedo.pdf
    4 S  ^5 R8 L, B" O( k& w      ┃          ┗━━[3.5.1]--神经网络的应用.mp4: }% J0 O9 W# q7 q! [
          ┣━━{4}--第四单元聚类分析5 ~  b* a7 J) D5 {0 H7 q$ u
          ┃    ┣━━{1}--聚类分析的概念
    + U# t- ]. Z' C3 D( l0 Y      ┃    ┃    ┣━━(4.1.1)--聚类分析.pdf& B) z, c. p+ s8 K8 [6 y: f" ?
          ┃    ┃    ┗━━[4.1.1]--聚类分析的概念.mp4
    $ {2 Y4 X& D7 Y# R  U3 z8 x' X      ┃    ┣━━{2}--聚类分析的度量2 E0 h  K! C5 z0 j
          ┃    ┃    ┗━━[4.2.1]--聚类分析的度量.mp4
    & @- S+ z/ \* M  ^! f: b7 J7 j- W      ┃    ┣━━{3}--基于划分的方法(1)* C: z  q& d2 L! x4 b
          ┃    ┃    ┣━━(4.3.1)--聚类的个性化学习应用(选读).pdf: [" M& N7 d, _* i; X% z
          ┃    ┃    ┗━━[4.3.1]--基于划分的方法(1).mp4
    8 R: _0 _/ U( d      ┃    ┣━━{4}--基于划分的方法(2)9 @, c/ X6 m% F* l  F% A$ O
          ┃    ┃    ┗━━[4.4.1]--基于划分的方法(2).mp4
    4 k; A/ {; {6 J1 p) v9 c      ┃    ┣━━{5}--基于密度聚类和基于层次聚类; Q) e7 f: b& {: h0 M
          ┃    ┃    ┣━━(4.5.1)--聚类的社交网络应用(选读).pdf" [( Y3 l7 V3 n) m6 V
          ┃    ┃    ┣━━(4.5.2)--Clusteringgeolocateddataforoutli.pdf7 q5 p- q) v: x/ n# a3 D
          ┃    ┃    ┗━━[4.5.1]--基于密度聚类和基于层次聚类.mp4  e$ s) l) I$ n2 L7 p/ f0 R* b. _+ ^
          ┃    ┣━━{6}--基于模型的聚类0 q2 T- B: a4 ^" B/ h# n" |/ G
          ┃    ┃    ┗━━[4.6.1]--基于模型的聚类.mp4* W' a' \4 i2 X2 Q1 b0 r) n+ b
          ┃    ┗━━{7}--EM算法
    / W2 v, r8 L: o0 l# ?      ┃          ┗━━[4.7.1]--EM聚类算法.mp4
    3 G8 f% e3 T; x+ h$ \& u$ H      ┣━━{5}--第五单元可视化分析
    & [7 O8 ^& d. M; h4 y1 z, E/ W      ┃    ┣━━{1}--可视化分析基础
    $ m$ f1 z4 x4 M      ┃    ┃    ┣━━(5.1.1)--可视化基础.pdf
    % ?4 w* v$ i- ]% p      ┃    ┃    ┗━━[5.1.1]--可视化分析基础.mp4$ f8 Y# k  s6 W, ?# u; f6 R6 Y. J
          ┃    ┣━━{2}--可视化分析方法
    ( ]3 u$ r3 y; y. V. f      ┃    ┃    ┣━━(5.2.1)--可视化的应用(选读).pdf
    * Y2 D. m/ @) z      ┃    ┃    ┗━━[5.2.1]--可视化分析方法.mp4' Z0 p  N# m- j
          ┃    ┗━━{3}--在线教学的数据分析案例
    2 i5 H8 J/ W2 ?4 a" M      ┃          ┗━━[5.3.1]--在线教学的数据分析.mp4# z+ ^& g$ G8 R% k! {% f  {) ^4 M" D
          ┣━━{6}--第六单元关联分析6 {+ X& d8 n5 C+ Z; U4 q) P2 w
          ┃    ┣━━{1}--关联分析基本概念, \8 m9 z' S0 t% j
          ┃    ┃    ┣━━(6.1.1)--关联分析.pdf- s# F' Y) X) Y4 U* ?" h* J
          ┃    ┃    ┗━━[6.1.1]--关联分析基本概念.mp48 f4 _+ c# D2 q! j! {- g
          ┃    ┣━━{2}--Apriori算法
    1 o* ]# b' ?7 s, I8 {0 g      ┃    ┃    ┣━━(6.2.1)--关联分析在服装缺陷检测中的应用(选读).pdf1 B: N' {3 B2 c6 a+ f9 e' k
          ┃    ┃    ┗━━[6.2.1]--Apriori算法.mp4
    5 ?' ^7 m9 r9 U      ┃    ┗━━{3}--关联规则应用
    - x' S; q7 L- k$ G. J/ A      ┃          ┣━━(6.3.1)--关联算法在化妆品推荐中的应用(选读).pdf6 b5 w% j) D! Z( N1 \
          ┃          ┗━━[6.3.1]--关联规则应用.mp4
    , \/ X9 j8 m) q7 h      ┣━━{7}--第七单元回归分析
    $ R8 C  g# E  _; s2 H      ┃    ┣━━{1}--回归分析基础' a. c, l( Y4 z: a+ A2 a$ _
          ┃    ┃    ┣━━(7.1.1)--回归分析.pdf3 t. T* b# f2 n' f6 a$ j: Y
          ┃    ┃    ┗━━[7.1.1]--回归分析基础.mp4* {' g4 y% I" i* M! b/ A! `$ l
          ┃    ┣━━{2}--线性回归分析5 J  X& u& O* [3 o- Q
          ┃    ┃    ┣━━(7.2.1)--ALinearRegressionApproachtoRecom.pdf) Q% G" @( o0 _, M
          ┃    ┃    ┗━━[7.2.1]--线性回归分析.mp4
    / A& `  c6 u' m6 r1 M) Z& n. M      ┃    ┗━━{3}--非线性回归分析
    $ B' [( C, {8 L$ ?0 F- T      ┃          ┗━━ts_downloads.txt
    & a) d% }/ C: ~: }      ┣━━{8}--第八单元文本分析
    . R/ @# J5 \" S( |6 D      ┃    ┣━━{1}--文本分析简介
    # Y' C& |& l3 h; l, x( C( g      ┃    ┃    ┣━━(8.1.1)--文本分析基础.pdf0 v( }& g2 a5 `
          ┃    ┃    ┗━━[8.1.1]--文本分析简介.mp46 o/ e9 e7 l% |6 Z
          ┃    ┣━━{2}--文本分析基本概念
    4 _! d6 o" j( D# x6 q$ z      ┃    ┃    ┣━━(8.2.1)--Morethanwords-Socialnetworks’tex.pdf
    % T) h. M, k$ L- ?* p5 Q      ┃    ┃    ┗━━[8.2.1]--文本分析基本概念.mp4) i; t  D; S6 W1 `) c( \
          ┃    ┣━━{3}--语言模型、向量空间模型
    1 d( r  Q; g' @, Q! Z! n4 p1 ^      ┃    ┃    ┗━━[8.3.1]--语言模型、向量空间模型.mp4
    ! V+ `+ x. P5 Z  q2 J      ┃    ┣━━{4}--词法、分词、句法分析4 O& K$ c: C7 K3 c! H; k
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          ┃          ┗━━[8.9.1]--知识图谱构建和应用.mp4
    & @, C6 h1 v6 M6 A      ┗━━{9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法
    6 W2 M: u/ y  }            ┣━━{1}--分布式机器学习基础
      L& G  H& F! _. {( U8 ~            ┃    ┣━━(9.1.1)--分布式机器学习.pdf5 ^; C/ b: e( s4 y5 [$ n
                ┃    ┗━━[9.1.1]--分布式机器学习基础.mp4
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    * ?$ `, M1 l5 J1 M            ┣━━{3}--并行决策树$ ^7 p! q! {# o* ~: g* u: K
                ┃    ┗━━[9.3.1]--并行决策树.mp4
    ; C2 Z( L3 W% Z( W            ┣━━{4}--并行k-均值算法
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