基于 Greenplum 的机器学习算法与实践 - 学习路径 - 腾讯产业互联网学堂

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 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