大数据机器学习 18:文本分类

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      朴素贝叶斯分类特别适合文本分类。本节通过示例,带大家完成自己的贝叶斯文本分类器。这非常实用,快来看看吧。 北京交通大学《大数据存储和计算》课程,源自斯坦福CS245大规模数据挖掘,基于 Spark 讲解大数据机器学习和数据挖掘的基本原理和算法,一路下来,带大家在动手中,走上大数据研发的职业道路。详细课程信息请访问:https://yishuai.github.io/bigalgo
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      简介
      1:介绍
      02:22
      2:存储模型
      10:10
      3:计算模型
      06:42
      4:机器学习概念
      02:23
      5:感知机
      08:51
      6:感知机的学习
      10:30
      7:感知机的优化
      05:39
      8:Winnow分类算法
      07:08
      9:SVM支持向量机
      03:21
      10:SVM的学习
      07:53
      11:Hinge Loss
      06:26
      12:SVM Loss
      06:55
      13:SVM梯度下降优化
      06:31
      14:Hinge Loss导数表
      14:17
      15:随机和Batch梯度下降
      08:40
      16:贝叶斯推断
      07:07
      17:条件独立
      05:20
      18:文本分类
      09:42
      19:朴素贝叶斯模型
      09:38
      20:维数诅咒
      05:09
      21:朴素贝叶斯应用技巧
      05:21
      22:贝叶斯网络
      06:22
      23:马尔科夫毯
      10:50
      24:降维
      02:20
      25:特征值和特征向量
      03:32
      26:主元素分析
      07:35
      27:奇异值分解
      09:11
      28:推荐系统模型
      01:50
      29:基于内容的推荐
      03:54
      30:协同过滤
      03:08
      31:Netflix推荐大赛
      12:59
      32:通过试验学习
      03:33
      33:多臂老虎机模型
      07:34
      34:老虎机的悔恨
      05:03
      35:探索与利用
      03:01
      36:epsilon-贪心算法
      01:18
      37:UCB 算法
      09:42
      38:上下文老虎机
      01:43
      39:LinUCB 算法
      08:03
      40:祝贺
      00:21
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