1.0 课程宣传片 1.1 课程综述（1） 1.2 课程综述（2） 1.3.1 基本内容（1） 1.3.2 基本内容（2） 1.4.1 多元统计基础（1） 1.4.2 多元统计基础（2） 2.1 数据清洗 2.2 数据预处理与特征提取 2.3.1 主成分分析（1） 2.3.2 主成分分析（2） 2.4 应用实例 3.1 基本理论 3.2 距离判别 3.3 Fisher判别 3.4 贝叶斯判别 3.5.1 SVM（1） 3.5.2 SVM（2） 4.1 基本概念 4.2 最小二乘回归 4.3 岭回归分析 4.4 主元回归分析 4.5 偏最小二乘回归 5.1 聚类分析基本思想 5.2 相似性度量 5.3 K均值聚类法 5.4 高斯混合模型（GMM） 6.1 基本内容 6.2 决策树算法 6.3 随机森林 6.4 实例应用 7.1 基本概念 7.2 CCA算法介绍 7.3 CCA算法拓展 7.4 案例分析 8.1 神经网络基本概念及发展 8.2 卷积神经网络（CNN） 8.3 循环神经网络（RNN） 8.4 应用实例 9.1 自编码器简介 9.2 去噪自编码器 9.3 稀疏自编码器 9.4 变分自编码器 10.1 二手车交易价格预测 10.2 糖尿病的血糖预测 10.3 工业蒸汽量预测 10.4 双盲降噪自编码器实现降噪 10.5 心电数据分析