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- 腾讯产业互联网学堂重磅打造 -

基于 Greenplum 的机器学习算法与实践

腾讯产业互联网学堂联合 GreenPlum 官方打造从机器学习算法与实战课程
阶段一

机器学习算法与实战

阶段一机器学习算法与实战

  • 课程 10
  • 课时 43
课程一、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-机器学习的前世今生
4min

1.1 课程导读

17min

1.2 机器学习的概念和历史

26min

1.3 机器学习算法的分类

7min

1.4 开源数据库Greenplum介绍

11min

1.5 基于Greenplum并行框架的机器学习

15min

1.6 MADlib机器学习库简介

课程二、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-回归算法
10min

1.1 回归算法概述

22min

1.2 线性回归：模型，算法和实例

15min

1.3 逻辑回归：模型，算法和实例

2min

1.4 课程总结

课程三、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-朴素贝叶斯分类
11min

1.1 朴素贝叶斯算法概述

15min

1.2 朴素贝叶斯：模型、算法和实例

课程四、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-基于树的分类
5min

1.1 信息论概述

18min

1.2 决策树算法

7min

1.3 随机森林算法

1min

1.4 课程总结

课程五、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-支持向量机
5min

1.1 最大化分类间隔

9min

1.2 支持向量机模型

7min

1.3 对偶问题

6min

1.4 核函数

7min

1.5 SVM 实例演示：基于 Madlib

课程六、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-非监督学习算法
6min

1.1 非监督学习概述

6min

1.2 K 均值聚类算法

8min

1.3 关联规则挖掘

课程七、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-人工神经网路与深度学习
7min

1.1 深度学习简介

13min

1.2 神经网络模型

3min

1.3 深度神经网络

6min

1.4 实例演示：基于Madlib

课程八、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-时间序列经典算法
7min

1.1 时间序列和 ARIMA 算法简介

11min

1.2 基于 MADlib 的 ARIMA 算法实现详解

8min

1.3 如何使用 MADlib 训练数据集

3min

1.4 如何使用 MADlib 进行趋势预测

10min

1.5 实例演示

课程九、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-图算法
7min

1.1 图和图算法简介

8min

1.2 最短路径算法与应用

7min

1.3 最短路径算法基于 MADlib 中的实例演示

13min

1.4 推荐算法与应用

5min

1.5 推荐算法基于 MADlib 的实例演示

课程十、基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-数据分析扩展语言
7min

1.1 数据分析扩展语言简介

7min

1.2 数据分析扩展语言基本架构解析

7min

1.3 安全容器运行时 PL_Container 架构详解

5min

1.4 客户端插件 GreenplumR 架构与应用

26min

1.5 基于R的实战分析与小结

完成学业
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