商务数据分析教程概览

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本教程涵盖了商务数据分析的多个重要主题，包括：

一、电子推荐系统

* 推荐系统基础（{{1}}）
* 推荐系统结构（{{2}}）
* 基于人口统计学、内容的推荐（{{3}}）
* 基于协同过滤的推荐算法（{{4}}）
* 基于图的模型、基于PageRank的推荐、基于关联规则的推荐（{{5}}）
* 其他推荐方法（{{6}}）
* 推荐结果的评测方法（{{7}}）
* 推荐结果的评测指标（{{8}}）
* 推荐系统常见问题（{{9}}）

二、深度学习

* 基于LSTM的股票预测（{{10}}）
* 图像定位与识别（{{11}}）（包括两部分内容）
* 强化学习（{{12}}）
* 生成对抗网络（{{13}}）
* 迁移学习（{{14}}）等概念及实际应用案例。此外还包括卷积基本概念、LeNet框架、循环神经网络LSTM等内容（{{1}-{{9}}）。

三、机器学习课程研讨与实践应用方向的相关内容（{{12}}）。同时涵盖了机器学习概论、分类算法、神经网络基础、聚类分析、可视化分析、关联分析、回归分析、文本分析以及分布式机器学习等内容。其中涉及了多种机器学习算法如决策树、支持向量机等的原理和应用。此外还探讨了从事机器学习的准备工作及机器学习在各个领域的应用。具体内容单元为第一单元至第九单元（①~②~③~④~⑤~⑥~⑦~⑧~⑨）。同时，也介绍了如何针对实际问题选择合适的技术方法和工具进行数据处理和分析。包括贝叶斯网络模型算法的应用等详细内容。在课程的最后阶段介绍了分布式机器学习的基础和遗传算法的相关知识。