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[Python人工智能] 【0188】优达学城--机器学习含中文字幕

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【0188】优达学城--机器学习
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【课程目录】
──1-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程  
|   ├──1-欢迎学习机器学习工程师  
|   |   ├──1-欢迎来到机器学习课程.mp4  5.85M
|   |   ├──2-机器学习与传统编程的异同.mp4  8.17M
|   |   ├──3-机器学习无处不在  17.38kb
|   |   ├──3-机器学习无处不在 答案.mp4  2.49M
|   |   ├──3-机器学习无处不在.mp4  9.10M
|   |   ├──4-学习项目介绍.mp4  11.35M
|   |   └──说明.docx  13.61kb
|   ├──2-从人工智能到机器学习  
|   |   ├──1-开始机器学习.mp4  4.77M
|   |   ├──10-什么事基于知识的人工智能  72.63kb
|   |   ├──10-什么是基于知识的人工智能? 答案.mp4  4.37M
|   |   ├──10-什么是基于知识的人工智能?2.mp4  2.97M
|   |   ├──11-人工智能的四个学派  67.19kb
|   |   ├──11-人工智能的四个学派 答案.mp4  4.56M
|   |   ├──11-人工智能的四个学派.mp4  568.21kb
|   |   ├──12-贝叶斯公式入门.mp4  3.35M
|   |   ├──12-贝叶斯规则.mp4  16.95M
|   |   ├──13-贝叶斯网络  21.31kb
|   |   ├──13-贝叶斯网络 答案.mp4  3.27M
|   |   ├──13-贝叶斯网络.mp4  17.38M
|   |   ├──14-机器学习与数据科学.mp4  3.89M
|   |   ├──15-什么是数据科学家?.mp4  2.58M
|   |   ├──16-什么是数据科学家?II.mp4  4.12M
|   |   ├──17-数据科学家都做些什么?.mp4  2.73M
|   |   ├──18-Pi Chuan - 什么是数据科学?.mp4  5.60M
|   |   ├──19-数据科学家的基本技能.mp4  6.44M
|   |   ├──2-人工智能简介.mp4  5.55M
|   |   ├──20-数据科学解决的问题.mp4  11.58M
|   |   ├──21-从人工智能到机器学习.mp4  7.19M
|   |   ├──22-简介 - 第 2 部分.mp4  12.82M
|   |   ├──22-简介.mp4  22.11M
|   |   ├──23-佐治亚理工学院机器学习课程.mp4  3.11M
|   |   ├──24-机器学习的定义.mp4  16.44M
|   |   ├──25-监督学习.mp4  12.48M
|   |   ├──25-强化学习.mp4  31.89M
|   |   ├──26-归纳法与演绎法.mp4  20.14M
|   |   ├──27-归纳法,演绎法与溯因法.mp4  22.04M
|   |   ├──28-非监督学习.mp4  31.64M
|   |   ├──29-机器学习的实际应用.mp4  5.42M
|   |   ├──3-人工智能难题.mp4  9.76M
|   |   ├──30-Stanley Darpa 超级挑战赛.mp4  20.35M
|   |   ├──31-医疗保健现在的问题.mp4  5.42M
|   |   ├──32-认知计算:现代应用.mp4  62.47M
|   |   ├──33-简介.mp4  10.59M
|   |   ├──34-基本要素.mp4  3.48M
|   |   ├──35-分类法.mp4  34.68M
|   |   ├──36-监督学习  17.19kb
|   |   ├──36-监督学习 答案.mp4  23.68M
|   |   ├──36-监督学习.mp4  29.71M
|   |   ├──37-垃圾邮件检测  17.85kb
|   |   ├──37-垃圾邮件检测 答案.mp4  4.41M
|   |   ├──37-垃圾邮件检测.mp4  39.69M
|   |   ├──38-分类和回归  20.32kb
|   |   ├──38-分类和回归 答案.mp4  4.01M
|   |   ├──38-分类和回归.mp4  17.66M
|   |   ├──39-线性回归  12.38kb
|   |   ├──39-线性回归 答案.mp4  11.73M
|   |   ├──39-线性回归.mp4  29.09M
|   |   ├──4-人工智能问题的特点.mp4  5.91M
|   |   ├──40-更多线性回归.mp4  8.59M
|   |   ├──41-基础知识总结.mp4  4.70M
|   |   ├──5-人工智能和不确定性.mp4  14.38M
|   |   ├──6-有哪些人工智能的问题.png  82.43kb
|   |   ├──6-有哪些人工智能问题? 答案.mp4  3.88M
|   |   ├──6-有哪些人工智能问题?.mp4  2.58M
|   |   ├──7-人工智能的实际运用  56.24kb
|   |   ├──7-人工智能的实际运用:Watson 答案.mp4  2.65M
|   |   ├──7-人工智能的实际运用:Watson.mp4  7.49M
|   |   ├──8-什么是基于知识的人工智能?.mp4  5.69M
|   |   └──9-基础知识:人工智能的四个学派.mp4  5.88M
|   └──3-探索性项目-泰坦尼克号幸存者分析  
|   |   └──项目.docx  17.79kb
├──2-模型评估和验证
|   ├──139-code  
|   |   ├──studentCode.py  1.04kb
|   |   └──subFunction.py  0.06kb
|   ├──98-code  
|   |   ├──ClassifyNB.py  0.27kb
|   |   ├──class_vis.py  1.81kb
|   |   ├──prep_terrain_data.py  1.78kb
|   |   └──studentMain.py  1.54kb
|   ├──1-模型评估和验证简介.mp4  4.30M
|   ├──10-数据集的众数答案.mp4  828.92kb
|   ├──10-选择哪个数字?.mp4  2.80M
|   ├──100-选择合适的指标.txt  0.96kb
|   ├──101-分类和回归.txt  0.96kb
|   ├──102-分类指标与回归指标.txt  0.41kb
|   ├──103-分类指标.txt  0.24kb
|   ├──104-准确率.txt  0.81kb
|   ├──105  408.60kb
|   ├──105-准确率的缺陷 答案.mp4  6.10M
|   ├──105-准确率的缺陷.mp4  15.55M
|   ├──106-选择最合适的指标.mp4  16.15M
|   ├──107  262.28kb
|   ├──107-混淆矩阵 打啊 .mp4  908.34kb
|   ├──107-混淆矩阵.mp4  9.47M
|   ├──107-混淆矩阵练习 1 答案.mp4  1.04M
|   ├──108  240.03kb
|   ├──108-混淆矩阵练习 1.mp4  565.52kb
|   ├──108-混淆矩阵练习 2 答案.mp4  1.24M
|   ├──108-混淆矩阵练习 2.mp4  1.00M
|   ├──109  257.62kb
|   ├──109-填充混淆矩阵 答案.mp4  2.11M
|   ├──109-填充混淆矩阵.mp4  1.30M
|   ├──11-分布的众数.mp4  1.22M
|   ├──11-数据集的众数.mp4  1.71M
|   ├──110  258.28kb
|   ├──110-混淆矩阵:误报 答案.mp4  5.25M
|   ├──110-混淆矩阵:误报.mp4  2.10M
|   ├──111  249.70kb
|   ├──111-决策树混淆矩阵 答案.mp4  3.83M
|   ├──111-决策树混淆矩阵.mp4  5.79M
|   ├──112-精确率和召回率.mp4  4.25M
|   ├──113  408.16kb
|   ├──113-鲍威尔精确率和召回率.mp4  1.35M
|   ├──113-鲍威尔精确率和召回率答案.mp4  3.32M
|   ├──114  460.01kb
|   ├──114-布什精确率和召回率 答案.mp4  4.35M
|   ├──114-布什精确率和召回率.mp4  769.35kb
|   ├──115  374.98kb
|   ├──115-特征脸方法中的 True Positives 答案.mp4  985.13kb
|   ├──115-特征脸方法中的 True Positives.mp4  3.35M
|   ├──116-  416.59kb
|   ├──116-特征脸方法中的 False Positives 答案.mp4  1.07M
|   ├──116-特征脸方法中的 False Positives.mp4  537.18kb
|   ├──117  355.33kb
|   ├──117-特征脸方法中的 False Negatives 答案.mp4  1.40M
|   ├──117-特征脸方法中的 False Negatives-c.mp4  472.12kb
|   ├──117-特征脸方法中的 False Negatives.mp4  472.12kb
|   ├──118  327.07kb
|   ├──118-答案.mp4  2.42M
|   ├──118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN.mp4  931.40kb
|   ├──119  334.43kb
|   ├──119-精确率公式 答案.mp4  4.47M
|   ├──119-精确率公式.mp4  4.47M
|   ├──12-众数 - 负偏斜分布 答案.mp4  435.04kb
|   ├──12-众数 - 负偏斜分布.mp4  2.35M
|   ├──120  351.11kb
|   ├──120-召回率公式 答案.mp4  2.35M
|   ├──120-召回率公式.mp4  896.07kb
|   ├──121-F1分数.txt  0.46kb
|   ├──122-回归指标.txt  0.42kb
|   ├──123-平均绝对误差.txt  0.54kb
|   ├──124-均方误差.txt  0.46kb
|   ├──125-回归分数函数.txt  0.79kb
|   ├──126-误差原因.txt  0.43kb
|   ├──127-偏差造成的误差.txt  0.79kb
|   ├──128-Linear Learner, Quadratic Data.txt  1.55kb
|   ├──129-方差造成的误差.txt  0.75kb
|   ├──13-联系  55.49kb
|   ├──13-众数 - 均匀分布.mp4  3.70M
|   ├──13-众数 - 均匀分布答案.mp4  782.57kb
|   ├──130-Noisy Data, Complex Model.txt  1.58kb
|   ├──131-改进模型的有效性.txt  0.83kb
|   ├──132-偏差、方差和特征数量  340.78kb
|   ├──132-偏差、方差和特征数量 答案.mp4  2.52M
|   ├──132-偏差、方差和特征数量.mp4  13.36M
|   ├──133  496.25kb
|   ├──133-偏差、方差和特征数量 2 答案.mp4  8.44M
|   ├──133-偏差、方差和特征数量 2.mp4  3.90M
|   ├──134-肉眼过拟合.mp4  14.97M
|   ├──135-数据类型 1 - 数值数据.mp4  13.93M
|   ├──136-数据类型 2 - 分类数据.mp4  9.46M
|   ├──137-数据类型 3 - 时间序列数据.mp4  6.57M
|   ├──138  277.73kb
|   ├──138-数据类型 3 - 时间序列数据 答案.mp4  4.65M
|   ├──138-数据类型 3 - 时间序列数据.mp4  6.03M
|   ├──139-在 Sklearn 中训练测试分离.mp4  23.47M
|   ├──14-不止一个众数? 练习.jpg  50.76kb
|   ├──14-不止一个众数?.mp4  1.62M
|   ├──14-不止一个众数?答案.mp4  1.98M
|   ├──140  169.50kb
|   ├──140-K 折交叉验证 答案.mp4  3.21M
|   ├──140-K 折交叉验证.mp4  21.79M
|   ├──141-Sklearn 中的 K 折 CV.mp4  28.64M
|   ├──142-针对 Sklearn 中的 K 折的实用建议.mp4  45.87M
|   ├──143-为调整参数而进行的交叉验证.mp4  12.66M
|   ├──144  205.58kb
|   ├──144-Sklearn 中的 GridSearchCV - 练习.txt  0.29kb
|   ├──144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt  1.82kb
|   ├──145-总结.txt  0.60kb
|   ├──146-维度灾难.mp4  19.26M
|   ├──147-维度灾难 2.mp4  47.30M
|   ├──148-学习曲线.txt  0.79kb
|   ├──148-学习曲线2.txt  0.50kb
|   ├──149-理想的学习曲线.txt  0.28kb
|   ├──15-分类数据的众数 答案.mp4  1.09M
|   ├──15-分类数据的众数 练习.jpg  153.54kb
|   ├──15-分类数据的众数.mp4  1.05M
|   ├──150-模型复杂度.txt  0.28kb
|   ├──151-学习曲线与模型复杂度.txt  0.50kb
|   ├──152-模型复杂度的实际使用.txt  0.28kb
|   ├──153-摘要.txt  0.67kb
|   ├──154-问题和报告结构.txt  4.69kb
|   ├──154-项目.txt  2.38kb
|   ├──16-众数的更多信息!.mp4  3.29M
|   ├──16-众数的更多信息!答案.mp4  19.21M
|   ├──16-众数的更多信息!练习.jpg  75.75kb
|   ├──17-找出均值 答案.mp4  1.54M
|   ├──17-找出均值 练习.jpg  68.98kb
|   ├──17-找出均值.mp4  5.68M
|   ├──18-找出均值的步骤 答案.mp4  3.32M
|   ├──18-找出均值的步骤 练习.jpg  86.88kb
|   ├──18-找出均值的步骤.mp4  2.44M
|   ├──19-迭代过程 答案.mp4  2.92M
|   ├──19-迭代过程 练习.jpg  84.50kb
|   ├──19-迭代过程.mp4  1.34M
|   ├──2-模型评估 - 你将看到什么.mp4  3.27M
|   ├──20-有用的符号.mp4  14.71M
|   ├──21-均值的特性.jpg  75.68kb
|   ├──21-均值的特性.mp4  5.10M
|   ├──21-均值的特性答案.mp4  14.14M
|   ├──22-含异常值的均值 答案.mp4  835.25kb
|   ├──22-含异常值的均值 练习.jpg  64.50kb
|   ├──22-含异常值的均值.mp4  1.11M
|   ├──23-可以期望多高的薪资? 答案.mp4  2.94M
|   ├──23-可以期望多高的薪资?.jpg  75.70kb
|   ├──23-可以期望多高的薪资?.mp4  1.30M
|   ├──24-北卡莱罗纳大学.mp4  4.82M
|   ├──25-中位数的要求 答案.mp4  214.64kb
|   ├──25-中位数的要求.jpg  77.02kb
|   ├──25-中位数的要求.mp4  4.08M
|   ├──26-找出中位数.mp4  740.03kb
|   ├──26-找出中位数答案.mp4  5.08M
|   ├──27-含异常值的中位数.mp4  2.39M
|   ├──27-含异常值的中位数答案.mp4  561.92kb
|   ├──28-找出含异常值的中位数 答案.mp4  2.83M
|   ├──28-找出含异常值的中位数.mp4  6.44M
|   ├──29-中心测量值.mp4  8.06M
|   ├──3-模型评估 - 你将学到什么.mp4  4.49M
|   ├──30-对中心测量值排序 1 答案.mp4  3.62M
|   ├──30-对中心测量值排序 1.jpg  74.91kb
|   ├──30-对中心测量值排序 1.mp4  5.34M
|   ├──31-对中心测量值排序 2答案.mp4  2.69M
|   ├──31对中心测量值排序 2.mp4  1.88M
|   ├──32-使用中心测量值来比较.mp4  7.05M
|   ├──33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值 答案.mp4.mp4  8.43M
|   ├──33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值.jpg  74.49kb
|   ├──33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值.mp4  6.34M
|   ├──34-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 中位数.mp4  8.23M
|   ├──35-中位数位置公式  68.00kb
|   ├──35-中位数位置公式.mp4  8.87M
|   ├──36  75.09kb
|   ├──36-小结 - 中心测量值 答案.mp4  5.59M
|   ├──36-小结 - 中心测量值.mp4  4.45M
|   ├──37-真棒!.mp4  799.02kb
|   ├──38  78.24kb
|   ├──38-社交网络工作人员的薪酬 答案.mp4  2.73M
|   ├──38-社交网络工作人员的薪酬.mp4  2.10M
|   ├──39-你应该注册帐号吗?  87.35kb
|   ├──39-你应该注册帐号吗?.mp4  1.74M
|   ├──4-构建完整的模型.png  82.97kb
|   ├──40-有什么不同 答案.mp4  7.34M
|   ├──40-有什么不同?  105.76kb
|   ├──40-有什么不同?.mp4  3.90M
|   ├──41  81.47kb
|   ├──41-量化数据的分布形态 答案.mp4  5.14M
|   ├──41-量化数据的分布形态.mp4  8.44M
|   ├──42  89.31kb
|   ├──42-值域是否改变? 答案.mp4  8.79M
|   ├──42-值域是否改变?.mp4  973.14kb
|   ├──43-扎克伯格的薪酬:一个异常值  86.33kb
|   ├──43-扎克伯格的薪酬:一个异常值 答案.mp4  6.02M
|   ├──43-扎克伯格的薪酬:一个异常值.mp4  2.28M
|   ├──44-砍掉尾巴.mp4  6.22M
|   ├──45  103.39kb
|   ├──45-Q1 在哪里?.mp4  4.64M
|   ├──45-Q1 在哪里?答案.mp4  6.95M
|   ├──46  110.70kb
|   ├──46-Q3 - Q1.mp4  4.73M
|   ├──47-IQR  181.16kb
|   ├──47-IQR.mp4  4.72M
|   ├──48-IQR 答案.mp4  13.40M
|   ├──49  76.60kb
|   ├──49-什么是异常值? 答案.mp4  2.15M
|   ├──49-什么是异常值?.mp4  5.25M
|   ├──5-模型评估 - 你将做什么.mp4  4.50M
|   ├──50-定义异常值.mp4  6.01M
|   ├──50-匹配对应的箱线图  82.53kb
|   ├──50匹配对应的箱线图 答案.mp4  8.40M
|   ├──50匹配对应的箱线图 答案.mp4.mp4  6.31M
|   ├──51-均值在 IQR 中吗?  82.56kb
|   ├──51-均值在 IQR 中吗?.mp4  4.54M
|   ├──51-均值在 IQR 中吗?答案.mp4  4.81M
|   ├──52-IQR 的不足.mp4  8.36M
|   ├──53  94.69kb
|   ├──53-衡量差异性的方法 答案.mp4  21.50M
|   ├──53-衡量差异性的方法.mp4  9.87M
|   ├──54-计算均值  54.66kb
|   ├──54-计算均值 答案.mp4  4.46M
|   ├──54-计算均值.mp4  2.85M
|   ├──55  173.61kb
|   ├──55-离均差 答案.mp4  4.50M
|   ├──55-离均差.mp4  3.31M
|   ├──56  80.41kb
|   ├──56-平均偏差 答案.mp4  1.99M
|   ├──56-平均偏差.mp4  1.66M
|   ├──57  89.28kb
|   ├──57-平均偏差的公式 答案.mp4  5.37M
|   ├──57-平均偏差的公式.mp4  2.42M
|   ├──58  99.65kb
|   ├──58- 摆脱负值,开心起来.mp4  8.80M
|   ├──58-摆脱负值,开心起来 答案.mp4  7.11M
|   ├──59  90.67kb
|   ├──59-绝对偏差 答案.mp4  1.09M
|   ├──59-绝对偏差.mp4  2.07M
|   ├──6-统计学回顾与支持库.png  68.13kb
|   ├──60  106.08kb
|   ├──60-平均绝对偏差 答案.mp4  645.03kb
|   ├──60-平均绝对偏差.mp4  559.28kb
|   ├──61  108.94kb
|   ├──61-平均绝对偏差的公式 答案.mp4  20.03M
|   ├──61-平均绝对偏差的公式.mp4  1.81M
|   ├──62  82.91kb
|   ├──62-平方偏差 答案.mp4  3.18M
|   ├──62-平方偏差.mp4  2.49M
|   ├──63  104.90kb
|   ├──63-平方和.mp4  3.27M
|   ├──64-平方和.mp4  13.91M
|   ├──65-平均平方偏差  101.44kb
|   ├──65-平均平方偏差 .mp4  3.20M
|   ├──65-平均平方偏差 答案.mp4  1.03M
|   ├──66  114.76kb
|   ├──66-用语言解释平均平方偏差.mp4  5.60M
|   ├──67  129.20kb
|   ├──67-一维的数据 答案.mp4  5.42M
|   ├──67-一维的数据.mp4  9.55M
|   ├──68-标准偏差 SD.mp4  5.28M
|   ├──69-计算标准偏差 SD  103.07kb
|   ├──69-计算标准偏差 SD 答案.mp4  448.82kb
|   ├──69-计算标准偏差 SD.mp4  2.39M
|   ├──7-先修要求.mp4  6.73M
|   ├──70  39.54kb
|   ├──70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案.mp4  35.14M
|   ├──70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值.mp4  7.77M
|   ├──71  69.31kb
|   ├──71-用语言解释标准偏差 答案.mp4  12.18M
|   ├──71-用语言解释标准偏差.mp4  12.58M
|   ├──72  110.26kb
|   ├──72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx  7.90kb
|   ├──72-用电子表格计算 SD 值.mp4  8.10M
|   ├──73-用电子表格计算 SD 值 答案.mp4  9.81M
|   ├──74-SD 值的重要性.mp4  14.57M
|   ├──75  76.77kb
|   ├──75-找到偏差对应的值 答案.mp4  2.89M
|   ├──75-找到偏差对应的值.mp4  1.86M
|   ├──76  68.53kb
|   ├──76-所选样本的 SD 值 答案.mp4  5.92M
|   ├──76-所选样本的 SD 值.mp4  5.90M
|   ├──77  75.35kb
|   ├──77-贝塞耳校正 答案.mp4  910.67kb
|   ├──77-贝塞耳校正.mp4  4.84M
|   ├──78-澄清样本 SD 值的真正含义.mp4  16.26M
|   ├──79-举例:果冻豆.mp4  8.36M
|   ├──8-哪个专业?.mp4  3.23M
|   ├──8-哪个专业?答案.mp4  3.78M
|   ├──80-Numpy 和 Pandas 教程.png  92.58kb
|   ├──81-Numpy.mp4  3.81M
|   ├──82-Numpy Playground.py.txt  2.53kb
|   ├──83-Pandas.mp4  16.08M
|   ├──84-Pandas Playground - 系列.txt  1.93kb
|   ├──85-Pandas Playground - 数据框.txt  1.97kb
|   ├──86-创建新 DataFrame 答案.mp4  4.62M
|   ├──86-创建新 DataFrame.mp4  5.61M
|   ├──86-创建新 DataFrame.txt  1.70kb
|   ├──87-数据框列.mp4  17.39M
|   ├──88-Pandas Playground - 索引数据框.txt  2.00kb
|   ├──89-Pandas 向量化方法.mp4  6.15M
|   ├──9-用一个数字描述数据.mp4  5.24M
|   ├──90-平均铜牌数-答案.mp4  9.17M
|   ├──90-平均铜牌数.mp4  5.50M
|   ├──90-平均铜牌数.txt  1.82kb
|   ├──91-平均金、银和铜牌数 答案.mp4  4.69M
|   ├──91-平均金、银和铜牌数.mp4  5.14M
|   ├──91-平均金、银和铜牌数.txt  1.67kb
|   ├──92-矩阵乘法与 Numpy Dot.mp4  29.87M
|   ├──93-奥林匹克奖牌分数 答案.mp4  16.00M
|   ├──93-奥林匹克奖牌分数.mp4  6.96M
|   ├──93-奥林匹克奖牌数.txt  1.47kb
|   ├──94-安装 scikit-learn.png  0.04kb
|   ├──94-安装 scikit-learn.txt  0.57kb
|   ├──95.png  80.19kb
|   ├──96-sklearn 使用入门.mp4  8.63M
|   ├──97-高斯朴素贝叶斯示例.mp4  22.84M
|   ├──98-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4  1.56M
|   ├──98-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4  7.75M
|   └──99-评估指标.mp4  11.92M
├──3-监督学习-构建学生干预系统  
|   ├──1-项目描述  
|   |   ├──4-辅助材料  
|   |   |   ├──Bayesian Inference.pdf  386.75kb
|   |   |   ├──Bayesian Learning.pdf  481.72kb
|   |   |   ├──Gradient Descent.pdf  231.39kb
|   |   |   ├──ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf  938.54kb
|   |   |   ├──Instance Based Learning.pdf  163.75kb
|   |   |   ├──Intro to Boosting.pdf  491.64kb
|   |   |   ├──Kernel_Methods_and_SVMs.pdf  344.62kb
|   |   |   ├──Linear Regression Review.pdf  193.94kb
|   |   |   ├──Neural Networks.pdf  2.28M
|   |   |   └──P2- Building an Intervention System Videos.zip  5.71M
|   |   ├──1-项目描述.png  118.64kb
|   |   ├──2-语言、库和成果 链接.txt  0.15kb
|   |   ├──2-语言、库和成果.png  90.65kb
|   |   ├──3-问题和报告结构.txt  2.05kb
|   |   └──4-构建学生干预系统.txt  1.25kb
|   ├──10-内核方法和SVM  
|   |   ├──1-最佳直线  63.44kb
|   |   ├──1-最佳直线 答案.mp4  23.92M
|   |   ├──1-最佳直线.mp4  5.44M
|   |   ├──10-小节.mp4  12.33M
|   |   ├──11-真的小节.mp4  1.97M
|   |   ├──2-支持向量机.mp4  39.32M
|   |   ├──3-平面之间的距离  75.88kb
|   |   ├──3-平面之间的距离 答案.mp4  19.16M
|   |   ├──3-平面之间的距离.mp4  1.96M
|   |   ├──4-还是支持向量机.mp4  19.68M
|   |   ├──5-更多支持向量机.mp4  8.85M
|   |   ├──6-最佳分离器  74.25kb
|   |   ├──6-最佳分离器 答案.mp4  8.77M
|   |   ├──6-最佳分离器.mp4  2.83M
|   |   ├──7-线性结合.mp4  17.61M
|   |   ├──8-输出的内容是什么?  71.85kb
|   |   ├──8-输出的内容是什么? 答案.mp4  32.62M
|   |   ├──8-输出的内容是什么?.mp4  1.74M
|   |   └──9-内核.mp4  21.78M
|   ├──11-SVM  
|   |   ├──1-欢迎学习 SVM.mp4  2.79M
|   |   ├──10-SKlearn 中的 SVM.mp4  12.41M
|   |   ├──11-SVM 决策边界.mp4  5.19M
|   |   ├──12-SVM 编码 答案.mp4  4.26M
|   |   ├──12-SVM 编码.mp4  12.32M
|   |   ├──12-SVM编码.py  0.78kb
|   |   ├──13-非线性 SVM.mp4  5.33M
|   |   ├──14-非线性数据  145.92kb
|   |   ├──14-非线性数据 答案.mp4  1.93M
|   |   ├──14-非线性数据.mp4  4.46M
|   |   ├──15-新特征  242.42kb
|   |   ├──15-新特征.mp4  423.03kb
|   |   ├──16- 与新特征分隔 答案.mp4  3.30M
|   |   ├──16-可视化新特征.mp4  8.32M
|   |   ├──16-与新特征分隔  306.59kb
|   |   ├──16-与新特征分隔.mp4  984.66kb
|   |   ├──17-练习创建新特征  138.02kb
|   |   ├──17-练习创建新特征 答案.mp4  9.13M
|   |   ├──17-练习创建新特征.mp4  3.88M
|   |   ├──18-核技巧.mp4  9.58M
|   |   ├──19-尝试选择各种核  593.43kb
|   |   ├──19-尝试选择各种核 答案.mp4  3.27M
|   |   ├──19-尝试选择各种核.mp4  19.93M
|   |   ├──2-分隔线  125.64kb
|   |   ├──2-分隔线 答案.mp4  867.72kb
|   |   ├──2-分隔线.mp4  6.07M
|   |   ├──20-核和伽玛  555.55kb
|   |   ├──20-核和伽玛 答案.mp4  1.91M
|   |   ├──20-核和伽玛.mp4  11.76M
|   |   ├──21-SVM C 参数  442.34kb
|   |   ├──21-SVM C 参数 答案.mp4  5.34M
|   |   ├──21-SVM C 参数.mp4  11.54M
|   |   ├──22-过拟合  264.96kb
|   |   ├──22-过拟合 答案.mp4  1.41M
|   |   ├──22-过拟合.mp4  7.68M
|   |   ├──23-SVM 的优缺点.mp4  8.61M
|   |   ├──3-选择分隔线  193.42kb
|   |   ├──3-选择分隔线.mp4  530.22kb
|   |   ├──4-好的分隔线有何特点  213.88kb
|   |   ├──4-好的分隔线有何特点 答案.mp4  5.85M
|   |   ├──4-好的分隔线有何特点.mp4  8.29M
|   |   ├──5-间隔练习  286.77kb
|   |   ├──5-间隔练习.mp4  6.32M
|   |   ├──6-SVMs 和棘手的数据分布  180.81kb
|   |   ├──6-SVMs 和棘手的数据分布 答案.mp4  5.45M
|   |   ├──6-SVMs 和棘手的数据分布.mp4  1.43M
|   |   ├──7-SVM 对异常值的响应  239.14kb
|   |   ├──7-SVM 对异常值的响应.mp4  5.16M
|   |   ├──8-SVM 异常值练习  136.54kb
|   |   ├──8-SVM 异常值练习 答案.mp4  6.17M
|   |   ├──8-SVM 异常值练习.mp4  2.11M
|   |   └──9-移交给 Katie.mp4  993.53kb
|   ├──12-基于实例的学习  
|   |   ├──1-基于实例的学习(以前).mp4  12.22M
|   |   ├──10-我们学到了什么.mp4  29.73M
|   |   ├──2-基于实例的学习(现在).mp4  18.45M
|   |   ├──3-房价 2.mp4  42.70M
|   |   ├──3-房价.mp4  41.30M
|   |   ├──4-K NN.mp4  29.55M
|   |   ├──5-您是否不会计算我的近邻  93.44kb
|   |   ├──5-您是否不会计算我的近邻 答案.mp4  50.92M
|   |   ├──5-您是否不会计算我的近邻.mp4  18.61M
|   |   ├──6-域 K NNowledge  68.27kb
|   |   ├──6-域 K NNowledge 答案.mp4  32.04M
|   |   ├──6-域 K NNowledge.mp4  12.63M
|   |   ├──7-K NN 偏差.mp4  47.02M
|   |   ├──8-维度灾难 2.mp4  47.30M
|   |   ├──8-维度灾难.mp4  19.26M
|   |   └──9-另一些东西.mp4  44.59M
|   ├──13-朴素贝叶斯  
|   |   ├──12-code  
|   |   |   ├──ClassifyNB.py  0.27kb
|   |   |   ├──class_vis.py  1.81kb
|   |   |   ├──prep_terrain_data.py  1.78kb
|   |   |   ├──studentMain.py  1.54kb
|   |   |   └──练习.txt  0.26kb
|   |   ├──13-code  
|   |   |   ├──classify.py  0.69kb
|   |   |   ├──studentCode.py  0.39kb
|   |   |   └──说明.txt  0.25kb
|   |   ├──1-速度散点图:坡度和颠簸度  604.07kb
|   |   ├──1-速度散点图:坡度和颠簸度.mp4  659.33kb
|   |   ├──10-sklearn 使用入门.mp4  8.63M
|   |   ├──11-高斯朴素贝叶斯示例.mp4  22.84M
|   |   ├──12-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4  1.56M
|   |   ├──12-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4  7.75M
|   |   ├──13-计算 NB 准确性.mp4  5.02M
|   |   ├──14-训练数据和测试数据.mp4  33.45M
|   |   ├──15-使用贝叶斯规则将 NB 拆包.mp4  2.20M
|   |   ├──16-贝叶斯规则.mp4  1.44M
|   |   ├──17-癌症测试  419.59kb
|   |   ├──17-癌症测试 答案.mp4  2.08M
|   |   ├──17-癌症测试.mp4  8.97M
|   |   ├──17-资料.txt  0.45kb
|   |   ├──18-先验和后验  343.13kb
|   |   ├──18-先验和后验 答案.mp4  1.13M
|   |   ├──18-先验和后验.mp4  7.62M
|   |   ├──19-规范化 1  402.64kb
|   |   ├──19-规范化 1 答案.mp4  936.39kb
|   |   ├──19-规范化 1.mp4  613.54kb
|   |   ├──19-规范化 2  463.56kb
|   |   ├──19-规范化 2 答案.mp4  197.32kb
|   |   ├──19-规范化 2.mp4  1.38M
|   |   ├──19-规范化 3  525.48kb
|   |   ├──19-规范化 3 答案.mp4  162.91kb
|   |   ├──19-规范化 3.mp4  346.88kb
|   |   ├──2-速度散点图 2  224.92kb
|   |   ├──2-速度散点图 2.mp4  1021.94kb
|   |   ├──20-全概率  521.74kb
|   |   ├──20-全概率 答案.mp4  610.20kb
|   |   ├──20-全概率.mp4  210.47kb
|   |   ├──21-贝叶斯规则图.mp4  3.97M
|   |   ├──22-用于分类的贝叶斯规则.mp4  17.65M
|   |   ├──23-Chris 或 Sara.mp4  607.08kb
|   |   ├──24-后验概率  394.97kb
|   |   ├──24-后验概率 答案.mp4  2.77M
|   |   ├──24-后验概率.mp4  2.53M
|   |   ├──25-你独自得出的贝叶斯概率  398.01kb
|   |   ├──25-你独自得出的贝叶斯概率 答案.mp4  4.02M
|   |   ├──25-你独自得出的贝叶斯概率.mp4  1.03M
|   |   ├──26-为何朴素贝叶斯很朴素  267.95kb
|   |   ├──26-为何朴素贝叶斯很朴素 答案.mp4  1.71M
|   |   ├──26-为何朴素贝叶斯很朴素.mp4  14.60M
|   |   ├──3-速度散点图 2  232.41kb
|   |   ├──3-速度散点图 2 答案.mp4  5.33M
|   |   ├──3-速度散点图 2.mp4  1.20M
|   |   ├──4-从散点图到预测  128.13kb
|   |   ├──4-从散点图到预测 答案.mp4  1013.79kb
|   |   ├──4-从散点图到预测.mp4  4.44M
|   |   ├──5-从散点图到预测 2  120.35kb
|   |   ├──5-从散点图到预测 2 答案.mp4  987.54kb
|   |   ├──5-从散点图到预测 2.mp4  957.12kb
|   |   ├──6-从散点图到决策面  193.14kb
|   |   ├──6-从散点图到决策面 答案.mp4  2.17M
|   |   ├──6-从散点图到决策面.mp4  5.39M
|   |   ├──7-良好的线性决策面  179.12kb
|   |   ├──7-良好的线性决策面 答案.mp4  5.18M
|   |   ├──7-良好的线性决策面.mp4  2.76M
|   |   ├──8-转为使用朴素贝叶斯.mp4  1.02M
|   |   └──9-Python 中的 NB 决策边界.mp4  5.72M
|   ├──14-贝叶斯学习  
|   |   ├──1-简介.mp4  10.47M
|   |   ├──10-最短描述长度.mp4  19.48M
|   |   ├──11-哪颗树  83.75kb
|   |   ├──11-哪颗树 答案.mp4  26.46M
|   |   ├──11-哪颗树.mp4  306.33kb
|   |   ├──12-贝叶斯分类  60.28kb
|   |   ├──12-贝叶斯分类 .mp4  11.85M
|   |   ├──12-贝叶斯分类 答案.mp4  9.43M
|   |   ├──13-小结.mp4  18.17M
|   |   ├──2-贝叶斯规则.mp4  31.56M
|   |   ├──3-贝叶斯规则 2.mp4  20.40M
|   |   ├──4-贝叶斯规则 测验  87.89kb
|   |   ├──4-贝叶斯规则 测验 答案.mp4  37.60M
|   |   ├──4-贝叶斯规则 测验.mp4  7.34M
|   |   ├──5-贝叶斯学习.mp4  21.89M
|   |   ├──6-实践中的贝叶斯学习.mp4  39.57M
|   |   ├──7-噪声数据  67.62kb
|   |   ├──7-噪声数据 daan .mp4  11.04M
|   |   ├──7-噪声数据.mp4  9.12M
|   |   ├──8-返回到贝叶斯学习.mp4  71.52M
|   |   ├──9-最佳假设  56.00kb
|   |   ├──9-最佳假设 daan .mp4  17.08M
|   |   └──9-最佳假设.mp4  6.15M
|   ├──15-贝叶斯推理  
|   |   ├──1-简介.mp4  9.42M
|   |   ├──10-取样.mp4  47.29M
|   |   ├──11-推理规则.mp4  15.42M
|   |   ├──12-推理规则 测验  75.79kb
|   |   ├──12-推理规则 测验 答案.mp4  8.31M
|   |   ├──12-推理规则 测验.mp4  5.04M
|   |   ├──13-手工推理  77.33kb
|   |   ├──13-手工推理 答案.mp4  56.11M
|   |   ├──13-手工推理.mp4  54.78M
|   |   ├──14-朴素贝叶斯.mp4  80.91M
|   |   ├──15-为何朴素贝叶斯很酷.mp4  41.54M
|   |   ├──16-小结.mp4  31.53M
|   |   ├──2-联合分布.mp4  18.49M
|   |   ├──3-错误.txt  0.04kb
|   |   ├──3-联合分布 测验  86.27kb
|   |   ├──3-联合分布 测验 答案.mp4  15.85M
|   |   ├──3-联合分布 测验.mp4  6.03M
|   |   ├──4-添加属性.mp4  17.58M
|   |   ├──5-条件独立性.mp4  25.57M
|   |   ├──6-条件 测验  92.73kb
|   |   ├──6-条件 测验 答案.mp4  16.87M
|   |   ├──6-条件 测验.mp4  4.87M
|   |   ├──7-信念网络  87.40kb
|   |   ├──7-信念网络 答案.mp4  50.78M
|   |   ├──7-信念网络.mp4  19.63M
|   |   ├──8-从联合分布中取样  71.84kb
|   |   ├──8-从联合分布中取样 答案.mp4  29.95M
|   |   ├──8-从联合分布中取样.mp4  25.70M
|   |   └──9-恢复联合分布.mp4  28.23M
|   ├──16-贝叶斯NLP迷你项目  
|   |   ├──1-项目说明.docx  12.50kb
|   |   ├──2-计算.docx  62.70kb
|   |   ├──3-最大可能性.py  1.34kb
|   |   ├──3-最大可能性.txt  0.34kb
|   |   ├──4-NLP声明.txt  0.49kb
|   |   ├──5-最佳分类器 示例.docx  66.24kb
|   |   ├──5-最佳分类器练习.py  2.26kb
|   |   ├──6-词语调解.docx  46.60kb
|   |   ├──7-联合分布分析  36.18kb
|   |   ├──8-区间知识测验  31.77kb
|   |   └──9-区间知识填入  52.51kb
|   ├──17-集成B&B  
|   |   ├──10-最重要的部分.mp4  14.46M
|   |   ├──11-在 D 同意时  89.00kb
|   |   ├──11-在 D 同意时 答案.mp4  7.37M
|   |   ├──11-在 D 同意时.mp4  3.21M
|   |   ├──12-最终假设.mp4  9.06M
|   |   ├──13-三个小箱子.mp4  32.57M
|   |   ├──14-哪个假设.mp4  1.96M
|   |   ├──15-好的答案.mp4  37.17M
|   |   ├──16-返回到 Boosting.mp4  32.03M
|   |   ├──17-Boosting 容易过拟合 答案.mp4  21.50M
|   |   ├──17-Boosting 容易过拟合.mp4  4.66M
|   |   ├──17-Bootsting容易过拟合.docx  100.29kb
|   |   ├──18-小结.mp4  13.75M
|   |   ├──1集成学习 Boosting.mp4  16.30M
|   |   ├──2-集成学习的简单规则.mp4  7.27M
|   |   ├──3-集成学习算法.mp4  7.77M
|   |   ├──4-集成学习的输出  95.83kb
|   |   ├──4-集成学习的输出 答案.mp4  5.47M
|   |   ├──4-集成学习的输出.mp4  4.46M
|   |   ├──5-集成学习 示例.mp4  17.71M
|   |   ├──6-集成 Boosting.mp4  9.33M
|   |   ├──7-集成 Boosting 测验  59.98kb
|   |   ├──7-集成 Boosting 测验 2  63.35kb
|   |   ├──7-集成 Boosting 测验 2 答案.mp4  7.63M
|   |   ├──7-集成 Boosting 测验 2.mp4  316.25kb
|   |   ├──7-集成 Boosting 测验 答案.mp4  1.95M
|   |   ├──7-集成 Boosting 测验.mp4  8.90M
|   |   ├──8-弱学习  73.41kb
|   |   ├──8-弱学习 答案.mp4  13.43M
|   |   ├──8-弱学习-练习.txt  0.30kb
|   |   ├──8-弱学习.mp4  6.38M
|   |   └──9-代码中的 Boosting.mp4  9.98M
|   ├──18-构建学生干预系统  
|   |   ├──Bayesian Inference.pdf  386.75kb
|   |   ├──Bayesian Learning.pdf  481.72kb
|   |   ├──Gradient Descent.pdf  231.39kb
|   |   ├──ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf  938.54kb
|   |   ├──Instance Based Learning.pdf  163.75kb
|   |   ├──Intro to Boosting.pdf  491.64kb
|   |   ├──Kernel_Methods_and_SVMs.pdf  344.62kb
|   |   ├──Linear Regression Review.pdf  193.94kb
|   |   ├──Neural Networks.pdf  2.28M
|   |   ├──P2- Building an Intervention System Videos.zip  5.71M
|   |   └──构建学生干预系统.docx  13.75kb
|   ├──2-监督学习简介  
|   |   ├──1-监督学习.mp4  16.23M
|   |   ├──2-你将看到和学到什么.mp4  11.17M
|   |   ├──3-Google 无人驾驶汽车中的机器学习.mp4  67.31M
|   |   ├──4-监督式学习 - 你将做什么.mp4  7.27M
|   |   ├──5-acerous 还是 non-acerous?  173.82kb
|   |   ├──5-acerous 还是 non-acerous? 答案.mp4  72.95M
|   |   ├──5-acerous 还是 non-acerous?.mp4  106.78M
|   |   ├──6-监督分类示例  437.96kb
|   |   ├──6-监督分类示例 答案.mp4  3.75M
|   |   ├──6-监督分类示例.mp4  3.97M
|   |   ├──7-特征和标签音乐示例.mp4  8.74M
|   |   ├──8-特征可视化  270.40kb
|   |   ├──8-特征可视化 答案.mp4  1.16M
|   |   ├──8-特征可视化.mp4  10.52M
|   |   ├──9-肉眼分类  281.31kb
|   |   ├──9-肉眼分类 答案.mp4  4.02M
|   |   └──9-肉眼分类.mp4  3.76M
|   ├──3-决策树  
|   |   ├──10-分类与回归之间的区别.mp4  13.27M
|   |   ├──11-小测验  83.86kb
|   |   ├──11-小测验 答案.mp4  12.81M
|   |   ├──11-小测验.mp4  3.73M
|   |   ├──12-分类学习 1.mp4  16.60M
|   |   ├──13-分类学习 2.mp4  13.61M
|   |   ├──14-分类学习 3.mp4  18.01M
|   |   ├──15-示例 1:约会.mp4  19.91M
|   |   ├──16-表示法.mp4  21.48M
|   |   ├──17-表示法 测验  88.18kb
|   |   ├──17-表示法 测验 答案.mp4  26.67M
|   |   ├──17-表示法 测验.mp4  4.08M
|   |   ├──18-示例 2:20 个问题.mp4  24.00M
|   |   ├──19-决策树学习.mp4  12.25M
|   |   ├──20-最佳属性 测验  71.97kb
|   |   ├──20-最佳属性 测验 答案.mp4  20.48M
|   |   ├──20-最佳属性 测验.mp4  2.84M
|   |   ├──21-决策树可表达性 AND.mp4  21.65M
|   |   ├──22-决策树可表达性 OR.mp4  15.19M
|   |   ├──23-决策树可表达性 XOR.mp4  19.91M
|   |   ├──24-决策树可表达性.mp4  42.91M
|   |   ├──25-决策树可表达性 测验  90.26kb
|   |   ├──25-决策树可表达性 测验 2  98.21kb
|   |   ├──25-决策树可表达性 测验 2 答案.mp4  11.28M
|   |   ├──25-决策树可表达性 测验 2.mp4  1.88M
|   |   ├──25-决策树可表达性 测验 答案.mp4  2.30M
|   |   ├──25-决策树可表达性 测验.mp4  20.56M
|   |   ├──26-ID3 偏差.mp4  15.77M
|   |   ├──26-ID3.mp4  19.98M
|   |   ├──27-决策树连续属性.mp4  13.75M
|   |   ├──27-决策树其他注意事项.mp4  15.37M
|   |   ├──28-决策树其他注意事项 练习  84.94kb
|   |   ├──28-决策树其他注意事项 练习 答案网.mp4  5.82M
|   |   ├──28-决策树其他注意事项 练习.mp4  3.57M
|   |   ├──29-决策树其他注意事项 回归.mp4  9.44M
|   |   └──30-决策树小结.mp4  9.66M
|   ├──4-更多决策树  
|   |   ├──7-决策树编码-code  
|   |   |   ├──classifyDT.py  0.15kb
|   |   |   └──studentMain.py  0.72kb
|   |   ├──1-可线性分离的数据  285.85kb
|   |   ├──1-可线性分离的数据 答案.mp4  491.03kb
|   |   ├──1-可线性分离的数据.mp4  10.86M
|   |   ├──10-决策树参数  195.20kb
|   |   ├──10-决策树参数 答案.mp4  4.77M
|   |   ├──10-决策树参数.mp4  17.93M
|   |   ├──11-最小样本分割  556.05kb
|   |   ├──11-最小样本分割 答案.mp4  5.59M
|   |   ├──11-最小样本分割.mp4  4.02M
|   |   ├──12-决策树准确性 答案.mp4  5.30M
|   |   ├──12-决策树准确性 练习.py  0.79kb
|   |   ├──12-决策树准确性.mp4  944.96kb
|   |   ├──13-数据杂质与熵.mp4  12.89M
|   |   ├──14-在分割中尽可能减少杂质  517.55kb
|   |   ├──14-在分割中尽可能减少杂质 答案.mp4  4.07M
|   |   ├──14-在分割中尽可能减少杂质.mp4  4.50M
|   |   ├──15-熵公式.mp4  4.76M
|   |   ├──15-熵公式.txt  0.33kb
|   |   ├──16-练习 熵计算(第 1 部分).docx  23.96kb
|   |   ├──16-熵计算(第 1 部分)  391.70kb
|   |   ├──16-熵计算(第 1 部分) 打哪.mp4  188.37kb
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|   |   ├──16-熵计算(第 2 部分)  364.14kb
|   |   ├──16-熵计算(第 2 部分).mp4  811.58kb
|   |   ├──16-熵计算(第 2 部分)答案.mp4  674.67kb
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|   |   ├──16-熵计算(第 4 部分)  349.76kb
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|   |   ├──17-信息增益.mp4  5.84M
|   |   ├──17-信息增益计算 第五部分练习.txt  0.28kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 1 部分)  381.38kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 1 部分) 答案.mp4  2.23M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 1 部分).mp4  4.08M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 10 部分)  487.73kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 10 部分).mp4  7.23M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 2 部分)  428.00kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 2 部分) 答案.mp4  783.97kb
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|   |   ├──17-信息增益计算(第 4 部分)  496.42kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 4 部分) 答案.mp4  399.36kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 4 部分).mp4  733.92kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 5 部分)  481.37kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 5 部分) 答案.mp4  706.22kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 5 部分).mp4  7.49M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 6 部分)  596.23kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 6 部分) 答案.mp4  1.95M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 6 部分).mp4  4.66M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 7 部分)  544.03kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 7 部分) 答案.mp4  338.59kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 7 部分).mp4  2.05M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 8 部分)  486.58kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 8 部分) 答案.mp4  622.29kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 8 部分).mp4  335.14kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 9 部分)  512.88kb
|   |   ├──17-信息增益计算(第 9 部分) 答案.mp4  1.90M
|   |   ├──17-信息增益计算(第 9 部分).mp4  372.15kb
|   |   ├──18-调整标准参数.mp4  5.12M
|   |   ├──19-偏差-方差困境.mp4  19.97M
|   |   ├──2-多元线性问题  288.79kb
|   |   ├──2-多元线性问题 答案.mp4  5.65M
|   |   ├──2-多元线性问题.mp4  6.14M
|   |   ├──20-DT 的优缺点.mp4  12.42M
|   |   ├──3-构建决策树-第一次分割  198.79kb
|   |   ├──3-构建决策树-第一次分割.mp4  4.74M
|   |   ├──4-构建决策树&第二次分割  237.50kb
|   |   ├──4-构建决策树&第二次分割.mp4  2.02M
|   |   ├──4-构建决策树-第二次分割 答案.mp4  2.02M
|   |   ├──4-构建决策树-第二次分割.mp4  1.81M
|   |   ├──5-第二次分割后的类标签  254.09kb
|   |   ├──5-第二次分割后的类标签.mp4  1.07M
|   |   ├──6-构建决策树&第三次分割  235.26kb
|   |   ├──6-构建决策树&第三次分割.mp4  5.25M
|   |   ├──7-决策树编码.mp4  16.35M
|   |   ├──7-决策树编码图.jpg  30.48kb
|   |   ├──8-决策树编码 答案.mp4  10.84M
|   |   ├──9-决策树准确性 答案.mp4  2.86M
|   |   ├──9-决策树准确性.mp4  1.22M
|   |   └──9-决策树准确性.py  0.56kb
|   ├──5-回归和分类  
|   |   ├──1-什么是回归?  56.55kb
|   |   ├──1-什么是回归? 答案.mp4  15.60M
|   |   ├──1-什么是回归?.mp4  25.44M
|   |   ├──10-波士顿房价示例回顾.mp4  32.98M
|   |   ├──11-其他输入空间.mp4  44.19M
|   |   ├──12-结论.mp4  13.24M
|   |   ├──2-回归与函数逼近.mp4  38.30M
|   |   ├──3-线性回归.mp4  32.36M
|   |   ├──4-找到最佳拟合  72.53kb
|   |   ├──4-找到最佳拟合.mp4  33.90M
|   |   ├──5-多项式的阶.mp4  31.63M
|   |   ├──6-选择成都-练习.txt  0.13kb
|   |   ├──6-选择程度  98.43kb
|   |   ├──6-选择程度 答案.mp4  8.35M
|   |   ├──6-选择程度.mp4  7.19M
|   |   ├──7-多项式回归.mp4  44.76M
|   |   ├──8-错误  86.31kb
|   |   ├──8-错误 答案.mp4  4.05M
|   |   ├──8-错误-练习.txt  0.17kb
|   |   ├──8-错误.mp4  35.80M
|   |   └──9-交叉验证.mp4  66.70M
|   ├──6-回归  
|   |   ├──18-code  
|   |   |   ├──studentMain.py  0.74kb
|   |   |   └──studentRegression.py  0.22kb
|   |   ├──21-练习提取信息  
|   |   |   ├──ages_net_worths.py  0.72kb
|   |   |   └──regressionQuiz.py  1.71kb
|   |   ├──1-连续输出  120.46kb
|   |   ├──1-连续输出 答案.mp4  6.03M
|   |   ├──1-连续输出.mp4  3.52M
|   |   ├──10-回归线性方程  226.17kb
|   |   ├──10-回归线性方程.mp4  1.97M
|   |   ├──11-斜率和截距.mp4  5.06M
|   |   ├──12-斜率  219.19kb
|   |   ├──12-斜率 答案.mp4  1.76M
|   |   ├──12-斜率.mp4  4.12M
|   |   ├──13-截距  289.12kb
|   |   ├──13-截距 答案.mp4  2.68M
|   |   ├──13-截距.mp4  2.16M
|   |   ├──14-使用回归的预测  140.37kb
|   |   ├──14-使用回归的预测 答案.mp4  934.01kb
|   |   ├──14-使用回归的预测.mp4  3.89M
|   |   ├──15-添加截距  258.29kb
|   |   ├──15-添加截距 答案.mp4  3.90M
|   |   ├──15-添加截距.mp4  1.59M
|   |   ├──16-移交给 Katie.mp4  1.45M
|   |   ├──17-编码.mp4  14.98M
|   |   ├──18-sklearn 中的年龄净值回归.mp4  20.70M
|   |   ├──18-sklern中的年两&净值回归 答案.mp4  2.18M
|   |   ├──19-通过 sklearn 提取信息.mp4  19.21M
|   |   ├──2-连续  263.11kb
|   |   ├──2-连续 答案.mp4  852.12kb
|   |   ├──2-连续.mp4  1.81M
|   |   ├──20-通过 sklearn 提取分数数据.mp4  10.94M
|   |   ├──22-线性回归误差.mp4  5.77M
|   |   ├──23-误差  344.31kb
|   |   ├──23-误差 答案.mp4  2.49M
|   |   ├──23-误差.mp4  2.69M
|   |   ├──24-24-误差和拟合质量 .mp4.mp4  4.18M
|   |   ├──24-误差和拟合质量  390.88kb
|   |   ├──24-误差和拟合质量 答案.mp4  14.88M
|   |   ├──25-最小化误差平方和.mp4  4.36M
|   |   ├──26-最最小化误差平方和的算法.mp4  3.41M
|   |   ├──27-为何最小化 SSE  209.94kb
|   |   ├──27-为何最小化 SSE 答案.mp4  2.57M
|   |   ├──27-为何最小化 SSE.mp4  3.37M
|   |   ├──28-最小化绝对误差的问题.mp4  17.60M
|   |   ├──29-肉眼评估回归  215.05kb
|   |   ├──29-肉眼评估回归 答案.mp4  5.44M
|   |   ├──29-肉眼评估回归.mp4  3.70M
|   |   ├──3-年龄:连续还是离散?  66.47kb
|   |   ├──3-年龄:连续还是离散? 答案.mp4  470.67kb
|   |   ├──3-年龄:连续还是离散?.mp4  3.19M
|   |   ├──30-SSE 的问题  325.31kb
|   |   ├──30-SSE 的问题 答案.mp4  8.50M
|   |   ├──30-SSE 的问题.mp4  920.02kb
|   |   ├──31-回归的 R 平方指标.mp4  6.17M
|   |   ├──32-SKlearn 中的 R 平方.mp4  16.63M
|   |   ├──33-可视化回归.mp4  3.29M
|   |   ├──34-34-什么数据适用于线性回归.mp4  3.81M
|   |   ├──34-什么数据适用于线性回归  311.45kb
|   |   ├──34-什么数据适用于线性回归 答案.mp4  22.74M
|   |   ├──35-比较分类与回归.mp4  8.18M
|   |   ├──36-多元回归  259.68kb
|   |   ├──36-多元回归 2  285.24kb
|   |   ├──36-多元回归 2 答案.mp4  7.29M
|   |   ├──36-多元回归 2.mp4  7.85M
|   |   ├──36-多元回归 答案.mp4  7.93M
|   |   ├──36-多元回归.mp4  14.62M
|   |   ├──4-天气:连续还是离散?  67.51kb
|   |   ├──4-天气:连续还是离散? 答案.mp4  2.67M
|   |   ├──4-天气:连续还是离散?.mp4  923.07kb
|   |   ├──5-电子邮件作者:连续还是离散?  80.48kb
|   |   ├──5-电子邮件作者:连续还是离散? 答案.mp4  1.55M
|   |   ├──5-电子邮件作者:连续还是离散?.mp4  1.74M
|   |   ├──6-电话号码:连续还是离散?  67.14kb
|   |   ├──6-电话号码:连续还是离散? 答案.mp4  2.10M
|   |   ├──6-电话号码:连续还是离散?.mp4  1.72M
|   |   ├──7-收入:连续还是离散?  71.71kb
|   |   ├──7-收入:连续还是离散? 答案.mp4  2.45M
|   |   ├──7-收入:连续还是离散?.mp4  607.33kb
|   |   ├──8-连续特征  316.46kb
|   |   ├──8-连续特征 答案.mp4  2.27M
|   |   ├──8-连续特征.mp4  4.64M
|   |   ├──9-具有连续输出的监督学习  333.30kb
|   |   ├──9-具有连续输出的监督学习 答案.mp4  3.19M
|   |   └──9-具有连续输出的监督学习.mp4  8.31M
|   ├──7-更多回归  
|   |   ├──1-简介.mp4  8.88M
|   |   ├──2-参数回归.mp4  27.23M
|   |   ├──3-K 最近邻.mp4  3.88M
|   |   ├──4-如何预测  77.61kb
|   |   ├──4-如何预测 答案.mp4  2.93M
|   |   ├──4-如何预测.mp4  1.70M
|   |   ├──5-内核回归.mp4  10.36M
|   |   ├──6-参数与非参数  61.33kb
|   |   ├──6-参数与非参数 答案.mp4  12.00M
|   |   └──6-参数与非参数.mp4  13.55M
|   ├──8-神经网络  
|   |   ├──1-神经网络.mp4  40.92M
|   |   ├──10-Sigmoid.mp4  51.14M
|   |   ├──11-神经网络草图.mp4  52.38M
|   |   ├──12-优化权重.mp4  27.46M
|   |   ├──13-限制偏差.mp4  48.79M
|   |   ├──14-喜好偏差.mp4  41.51M
|   |   ├──15-小结.mp4  12.14M
|   |   ├──2-人工神经网络  307.64kb
|   |   ├──2-人工神经网络 答案.mp4  4.98M
|   |   ├──2-人工神经网络.mp4  6.07M
|   |   ├──3-感知器单元有多强大.mp4  39.92M
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 NOT 测验  49.82kb
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 NOT 测验 答案.mp4  16.43M
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 NOT 测验.mp4  5.30M
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 OR 测验  101.21kb
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 OR 测验 答案.mp4  14.79M
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 OR 测验.mp4  2.08M
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 测验  106.95kb
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 测验 答案.mp4  13.23M
|   |   ├──4-感知器单元有多强大 测验.mp4  3.87M
|   |   ├──5-作为感知器网络的 XOR  73.69kb
|   |   ├──5-作为感知器网络的 XOR 答案.mp4  27.16M
|   |   ├──5-作为感知器网络的 XOR.mp4  13.57M
|   |   ├──6-感知器训练.mp4  96.24M
|   |   ├──7-梯度下降.mp4  39.94M
|   |   ├──8-学习规则比较.mp4  13.18M
|   |   ├──9-学习规则比较 测验  111.92kb
|   |   ├──9-学习规则比较 测验 答案.mp4  10.36M
|   |   └──9-学习规则比较 测验.mp4  11.44M
|   └──9-神经网络迷你项目  
|   |   ├──1-创建感知.py  1.61kb
|   |   ├──10-创建 XOR 网络.py  2.42kb
|   |   ├──11-离散测验  54.78kb
|   |   ├──11-练习.txt  0.24kb
|   |   ├──12-连续性.txt  0.17kb
|   |   ├──13-激活函数沙盒.py  0.97kb
|   |   ├──14-激活函数 测验  46.79kb
|   |   ├──14-激活函数沙盒.txt  0.21kb
|   |   ├──15-感知 v.s. Sigmoid  47.32kb
|   |   ├──15-感知 v.s.Sigmoid.txt  0.22kb
|   |   ├──16-Sigmoid 学习  39.92kb
|   |   ├──16-Sigmoid.txt  0.16kb
|   |   ├──17-梯度下降问题  45.67kb
|   |   ├──17-梯度下降问题.txt  0.20kb
|   |   ├──18-Sigmoid练习.py  3.33kb
|   |   ├──2-阀值调解  23.41kb
|   |   ├──2-练习.txt  0.08kb
|   |   ├──3-在哪儿训练感知  36.97kb
|   |   ├──3-在哪儿训练感知.txt  0.25kb
|   |   ├──4-感知 v.s. 回归  54.46kb
|   |   ├──4-感知vs. 回归.txt  0.27kb
|   |   ├──5-感知输入  47.82kb
|   |   ├──5-感知输入.txt  0.20kb
|   |   ├──6-神经网络输出  31.72kb
|   |   ├──6-神经网络输出.txt  0.17kb
|   |   ├──7-感知更新规则.py  2.66kb
|   |   ├──8-多层网络示例  52.76kb
|   |   ├──8-多层网络示例.txt  0.25kb
|   |   ├──9-线性表征能力  57.98kb
|   |   └──9-线性表征能力.txt  0.28kb
├──4-非监督学习-创建客户细分  
|   ├──1-非监督学习简介  
|   |   ├──1-非监督学习.mp4  17.65M
|   |   └──2-你将看到和学到什么.mp4  14.25M
|   ├──10-结尾  
|   |   └──1-结尾 - 第 1 部分.mp4  65.86M
|   ├──11-项目  
|   |   └──项目-.docx  19.18kb
|   ├──2-聚类  
|   |   ├──1-非监督学习.mp4  13.73M
|   |   ├──10-K-均值聚类可视化 2.mp4  13.23M
|   |   ├──11-K-均值聚类可视化 3.mp4  8.89M
|   |   ├──12-Sklearn.mp4  36.29M
|   |   ├──13-K-均值的局限.mp4  6.09M
|   |   ├──13-K-均值的挑战.mp4  4.24M
|   |   ├──14-反直觉的聚类  183.68kb
|   |   ├──14-反直觉的聚类 答案.mp4  11.24M
|   |   ├──14-反直觉的聚类.mp4  5.88M
|   |   ├──15-反直觉的聚类 2  124.68kb
|   |   ├──15-反直觉的聚类 2 答案.mp4  8.51M
|   |   ├──15-反直觉的聚类 2.mp4  2.86M
|   |   ├──2-聚类电影.mp4  9.84M
|   |   ├──3-多少个聚类?  173.12kb
|   |   ├──3-多少个聚类?.mp4  3.97M
|   |   ├──3-多少个聚类?答案.mp4  2.03M
|   |   ├──4-将点与聚类匹配  404.61kb
|   |   ├──4-将点与聚类匹配 答案.mp4  3.99M
|   |   ├──4-将点与聚类匹配.mp4  3.89M
|   |   ├──5-优化中心(橡皮筋)  164.57kb
|   |   ├──5-优化中心(橡皮筋) 答案.mp4  2.46M
|   |   ├──5-优化中心(橡皮筋).mp4  6.22M
|   |   ├──6-移动中心 2  192.14kb
|   |   ├──6-移动中心 2 答案.mp4  1.41M
|   |   ├──6-移动中心 2.mp4  1.97M
|   |   ├──7-匹配点(再次)  148.74kb
|   |   ├──7-匹配点(再次) 答案.mp4  5.60M
|   |   ├──7-匹配点(再次).mp4  1.48M
|   |   ├──8-移交给 Katie.mp4  1.18M
|   |   ├──9-K-均值聚类可视化.mp4  4.78M
|   |   ├──9-k均值可视化 答案.mp4  1.32M
|   |   ├──9-练习 K-均值聚类可视化  229.48kb
|   |   ├──9-练习 K-均值聚类可视化 2.txt  0.18kb
|   |   └──9-练习 K-均值聚类可视化.txt  0.11kb
|   ├──3-更多聚类  
|   |   ├──1-单连锁聚类  83.44kb
|   |   ├──1-单连锁聚类 答案.mp4  3.34M
|   |   ├──1-单连锁聚类.mp4  21.87M
|   |   ├──10-EM 的属性.mp4  21.25M
|   |   ├──11-聚类属性.mp4  37.83M
|   |   ├──12-聚类属性 测验  80.63kb
|   |   ├──12-聚类属性 测验 答案.mp4  18.39M
|   |   ├──12-聚类属性 测验.mp4  26.14M
|   |   ├──13-不可能定理.mp4  16.19M
|   |   ├──14-我们学到了什么?.mp4  9.69M
|   |   ├──2-单连锁聚类 2.mp4  28.35M
|   |   ├──3-SLC 的运行时间  67.30kb
|   |   ├──3-SLC 的运行时间 答案.mp4  16.58M
|   |   ├──3-SLC 的运行时间.mp4  5.94M
|   |   ├──4-SLC 的问题  71.18kb
|   |   ├──4-SLC 的问题 答案.mp4  18.49M
|   |   ├──4-SLC 的问题.mp4  4.54M
|   |   ├──5-练习.txt  0.16kb
|   |   ├──5-软聚类 测验  78.63kb
|   |   ├──5-软聚类 测验 答案.mp4  8.32M
|   |   ├──5-软聚类 测验.mp4  5.85M
|   |   ├──6-软聚类.mp4  24.66M
|   |   ├──7-高斯最大似然.mp4  16.55M
|   |   ├──8-错误.txt  0.12kb
|   |   ├──8-期望最大化.mp4  37.61M
|   |   └──9-EM 示例.mp4  32.34M
|   ├──4-聚类迷你项目  
|   |   ├──1-聚类迷你项目视频.mp4  7.16M
|   |   ├──2-K-均值聚类迷你项目.txt  0.46kb
|   |   ├──3-聚类特征  148.85kb
|   |   ├──3-聚类特征.txt  0.43kb
|   |   ├──4-部署聚类  321.70kb
|   |   ├──4-部署聚类 - 练习.txt  0.26kb
|   |   ├──4-部署聚类.txt  0.43kb
|   |   ├──5-使用 3 个特征聚类  317.20kb
|   |   ├──5-使用3个特征聚类.txt  0.85kb
|   |   ├──6-股票期权范围.txt  1.31kb
|   |   ├──7-薪酬范围.txt  0.48kb
|   |   ├──8-聚类更改  184.93kb
|   |   ├──8-聚类更改.txt  0.75kb
|   |   └──位置.txt  0.13kb
|   ├──5-特征缩放  
|   |   ├──1-Chris 的 T 恤尺寸(直觉)  460.56kb
|   |   ├──1-Chris 的 T 恤尺寸(直觉) 答案.mp4  1.24M
|   |   ├──1-Chris 的 T 恤尺寸(直觉).mp4  8.61M
|   |   ├──10-需要重缩放的算法练习  156.58kb
|   |   ├──10-需要重缩放的算法练习 答案.mp4  13.65M
|   |   ├──10-需要重缩放的算法练习.mp4  6.15M
|   |   ├──2-针对 Chris 的度量  496.66kb
|   |   ├──2-针对 Chris 的度量.mp4  4.15M
|   |   ├──3-针对 Chris 的度量 答案.mp4  846.81kb
|   |   ├──4-Sarah 的身高 + 体重  463.62kb
|   |   ├──4-Sarah 的身高 + 体重 答案.mp4  424.55kb
|   |   ├──4-Sarah 的身高 + 体重.mp4  332.70kb
|   |   ├──5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸  511.71kb
|   |   ├──5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸 答案.mp4  1.51M
|   |   ├──5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸.mp4  1.55M
|   |   ├──6-利用不同的尺度来比较特征.mp4  15.42M
|   |   ├──7-3错误.txt  0.11kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 1  235.05kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 1 答案.mp4  529.22kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 1.mp4  4.57M
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 2  256.98kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 2 答案.mp4  340.40kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 2.mp4  243.90kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 3  328.96kb
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 3 答案.mp4  4.22M
|   |   ├──7-特征缩放公式练习 3.mp4  2.59M
|   |   ├──8-练习 最小值最大值重缩放器编码练习.txt  0.30kb
|   |   ├──8-练习.py  0.82kb
|   |   ├──8-最小值&最大值重缩放器编码练习.mp4  857.52kb
|   |   └──9-sklearn 中的最小值、最大值缩放器.mp4  21.18M
|   ├──6-特征选择  
|   |   ├──1-简介.mp4  1.97M
|   |   ├──10-我们学到了什么.mp4  21.64M
|   |   ├──2-特征选择.mp4  23.60M
|   |   ├──3-算法  67.27kb
|   |   ├──3-算法 答案.mp4  10.78M
|   |   ├──3-算法.mp4  8.73M
|   |   ├──4-过滤和封装.mp4  18.27M
|   |   ├──5-速度.mp4  69.10M
|   |   ├──6-速度.mp4  36.49M
|   |   ├──7-搜索.mp4  39.14M
|   |   ├──8-所需的最小特征  64.80kb
|   |   ├──8-所需的最小特征.mp4  32.08M
|   |   ├──9-相关性.mp4  50.20M
|   |   └──9-相关性与有用性.mp4  40.78M
|   ├──7-PCA  
|   |   ├──1-数据维度.mp4  6.43M
|   |   ├──10-练习查找中心  327.62kb
|   |   ├──10-练习查找中心 答案.mp4  695.77kb
|   |   ├──10-练习查找中心.mp4  3.91M
|   |   ├──11-练习查找新轴  262.83kb
|   |   ├──11-练习查找新轴 答案.mp4  6.98M
|   |   ├──11-练习查找新轴.mp4  368.85kb
|   |   ├──12-哪些数据可用于 PCA  152.82kb
|   |   ├──12-哪些数据可用于 PCA 答案.mp4  7.55M
|   |   ├──12-哪些数据可用于 PCA.mp4  3.63M
|   |   ├──13-轴何时占主导地位  159.84kb
|   |   ├──13-轴何时占主导地位 答案.mp4  5.94M
|   |   ├──13-轴何时占主导地位.mp4  2.22M
|   |   ├──14-可测量的特征与潜在的特征练习  187.05kb
|   |   ├──14-可测量的特征与潜在的特征练习 答案.mp4  558.39kb
|   |   ├──14-可测量的特征与潜在的特征练习.mp4  2.66M
|   |   ├──15-从四个特征到两个  309.06kb
|   |   ├──15-从四个特征到两个 答案.mp4  4.17M
|   |   ├──15-从四个特征到两个.mp4  7.93M
|   |   ├──16-在保留信息的同时压缩  348.25kb
|   |   ├──16-在保留信息的同时压缩 答案.mp4  3.40M
|   |   ├──16-在保留信息的同时压缩.mp4  12.87M
|   |   ├──17-复合特征  314.99kb
|   |   ├──17-复合特征 答案.mp4  4.25M
|   |   ├──17-复合特征.mp4  21.95M
|   |   ├──18-最大方差  276.20kb
|   |   ├──18-最大方差 答案.mp4  1.58M
|   |   ├──18-最大方差.mp4  12.94M
|   |   ├──19-最大方差的优点  354.86kb
|   |   ├──19-最大方差的优点 答案.mp4  3.42M
|   |   ├──19-最大方差的优点.mp4  7.54M
|   |   ├──2-较棘手的数据维度  259.15kb
|   |   ├──2-较棘手的数据维度 答案.mp4  1.39M
|   |   ├──2-较棘手的数据维度.mp4  516.61kb
|   |   ├──20-最大方差与信息损失  439.26kb
|   |   ├──20-最大方差与信息损失 答案.mp4  2.27M
|   |   ├──20-最大方差与信息损失.mp4  14.49M
|   |   ├──21-信息损失和主成分.mp4  11.36M
|   |   ├──22-相邻复合特征  336.50kb
|   |   ├──22-相邻复合特征 答案.mp4  2.27M
|   |   ├──22-相邻复合特征.mp4  2.94M
|   |   ├──23-用于特征转换的 PCA.mp4  24.01M
|   |   ├──24-最大主成分数量  318.82kb
|   |   ├──24-最大主成分数量 答案.mp4  1.89M
|   |   ├──24-最大主成分数量.mp4  2.28M
|   |   ├──25-PCA 的回顾、定义.mp4  16.19M
|   |   ├──26-安然财务数据的 PCA  195.15kb
|   |   ├──26-安然财务数据的 PCA 答案.mp4  2.41M
|   |   ├──26-安然财务数据的 PCA.mp4  4.87M
|   |   ├──26-将PCA应用到实际数据.txt  0.31kb
|   |   ├──27-sklearn 中的 PCA.mp4  28.90M
|   |   ├──27-sklearn中的PCA.docx  40.85kb
|   |   ├──28-何时使用 PCA.mp4  18.59M
|   |   ├──29-用于人脸识别的 PCA  337.13kb
|   |   ├──29-用于人脸识别的 PCA 答案.mp4  13.32M
|   |   ├──29-用于人脸识别的 PCA.mp4  7.76M
|   |   ├──29-用于人脸识别的PCA.txt  0.31kb
|   |   ├──3-一维或二维?  227.95kb
|   |   ├──3-一维或二维? 答案.mp4  4.56M
|   |   ├──3-一维或二维?.mp4  1.22M
|   |   ├──30-特征脸方法代码.mp4  45.17M
|   |   ├──4-略微不完美的数据  261.83kb
|   |   ├──4-略微不完美的数据 答案.mp4  4.47M
|   |   ├──4-略微不完美的数据.mp4  1.40M
|   |   ├──5-最棘手的数据维度  287.30kb
|   |   ├──5-最棘手的数据维度 答案.mp4  7.39M
|   |   ├──5-最棘手的数据维度.mp4  1.34M
|   |   ├──6-用于数据转换的 PCA.mp4  8.38M
|   |   ├──7-新坐标系的中心  254.86kb
|   |   ├──7-新坐标系的中心 答案.mp4  1.91M
|   |   ├──7-新坐标系的中心.mp4  6.47M
|   |   ├──8-新坐标系的主轴  262.99kb
|   |   ├──8-新坐标系的主轴 答案.mp4  679.32kb
|   |   ├──8-新坐标系的主轴.mp4  4.05M
|   |   ├──9-新系统的第二主成分  342.10kb
|   |   ├──9-新系统的第二主成分 答案.mp4  4.06M
|   |   └──9-新系统的第二主成分.mp4  3.00M
|   ├──8-PCA迷你项目  
|   |   ├──1-PCA 迷你项目简介.mp4  6.98M
|   |   ├──2-PCA 迷你项目.txt  0.98kb
|   |   ├──3-每个主成分的可释方差  186.52kb
|   |   ├──3-每个主成分的可释方差.txt  1.13kb
|   |   ├──4-要使用多少个主成分  293.70kb
|   |   ├──4-要使用多少个主成分?.txt  0.40kb
|   |   ├──5-F1 分数与使用的主成分数  211.47kb
|   |   ├──5-F1 分数与使用的主成分数.txt  0.24kb
|   |   ├──6-维度降低与过拟合  372.23kb
|   |   ├──6-维度降低与过拟合.txt  0.24kb
|   |   └──7-选择主成分.mp4  10.69M
|   └──9-特征转换  
|   |   ├──1-特征转换简介.mp4  60.70M
|   |   ├──10-PCA 与 ICA(续).mp4  45.41M
|   |   ├──11-替代选择.mp4  31.73M
|   |   ├──12-替代选择 2.mp4  15.73M
|   |   ├──12-替代选择 测验  66.04kb
|   |   ├──12-替代选择 测验 答案.mp4  6.89M
|   |   ├──12-替代选择 测验.mp4  1.10M
|   |   ├──13-小结.mp4  35.51M
|   |   ├──2-特征转换.mp4  33.53M
|   |   ├──3-我们的特征是什么.mp4  56.92M
|   |   ├──4-Tesla 等单词.mp4  20.90M
|   |   ├──5-独立成分分析.mp4  19.26M
|   |   ├──6-独立成分分析 2.mp4  34.17M
|   |   ├──7-鸡尾酒会问题.mp4  30.24M
|   |   ├──8-矩阵.mp4  40.48M
|   |   ├──9-PCA 与 ICA  65.24kb
|   |   ├──9-PCA 与 ICA 答案.mp4  67.52M
|   |   └──9-PCA 与 ICA.mp4  3.14M
├──5-强化学习-训练智能出租车学会驾驶  
|   ├──1-强化学习简介  
|   |   ├──1-强化学习.mp4  22.05M
|   |   ├──2-您将看到和学到什么.mp4  18.00M
|   |   └──3-强化学习 - 您将做什么.mp4  7.71M
|   ├──2-MARKOV决策过程  
|   |   ├──1-简介.mp4  3.78M
|   |   ├──10-小结.mp4  33.31M
|   |   ├──2-决策与强化学习.mp4  19.95M
|   |   ├──3-世界 - 1.mp4  21.50M
|   |   ├──3-世界 - 2.mp4  13.01M
|   |   ├──4-Markov 决策过程 - 1.mp4  21.49M
|   |   ├──4-Markov 决策过程 - 2.mp4  33.68M
|   |   ├──4-Markov 决策过程 - 3.mp4  46.65M
|   |   ├──4-Markov 决策过程 - 4.mp4  59.88M
|   |   ├──5-奖励详情 - 1.mp4  35.80M
|   |   ├──5-奖励详情 - 2.mp4  47.71M
|   |   ├──5-奖励详情 - 3 答案.mp4  44.02M
|   |   ├──5-奖励详情 - 3.mp4  9.17M
|   |   ├──6-奖励的序列 - 1.mp4  62.87M
|   |   ├──6-奖励的序列 - 2.mp4  5.85M
|   |   ├──6-奖励的序列 - 3  80.42kb
|   |   ├──6-奖励的序列 - 3 答案.mp4  9.34M
|   |   ├──6-奖励的序列 - 3.mp4  3.76M
|   |   ├──6-奖励的序列 - 4.mp4  33.38M
|   |   ├──7-假设.mp4  21.09M
|   |   ├──8-策略 - 1.mp4  26.68M
|   |   ├──8-策略 - 2.mp4  27.31M
|   |   ├──9-查找策略 - 1.mp4  19.00M
|   |   ├──9-查找策略 - 2.mp4  25.46M
|   |   ├──9-查找策略 - 3  88.13kb
|   |   ├──9-查找策略 - 3 答案.mp4  49.12M
|   |   ├──9-查找策略 - 3.mp4  6.71M
|   |   └──9-查找策略 - 4.mp4  32.47M
|   ├──3-强化学习  
|   |   ├──1-强化学习.mp4  20.67M
|   |   ├──10-在转换后估算 Q(二) 答案.mp4  28.59M
|   |   ├──11-Q 学习收敛性.mp4  20.64M
|   |   ├──11-告密者 - 1.mp4  26.69M
|   |   ├──11-中央博弈.mp4  42.99M
|   |   ├──12-选择动作 (二).mp4  37.08M
|   |   ├──12-选择动作.mp4  34.25M
|   |   ├──13-贪婪的探索.mp4  39.24M
|   |   ├──14-我们学到了什么.mp4  26.70M
|   |   ├──2-Rat Dinosaur.mp4  28.69M
|   |   ├──3-API.mp4  9.77M
|   |   ├──4-API 测试题  92.55kb
|   |   ├──4-API 测试题 答案.mp4  37.51M
|   |   ├──4-API测试题.mp4  19.21M
|   |   ├──5-强化学习的三种方法.mp4  56.35M
|   |   ├──6-价值函数测试题  80.61kb
|   |   ├──6-价值函数测试题 答案.mp4  18.66M
|   |   ├──6-价值函数测试题.mp4  10.32M
|   |   ├──6-一种新的价值函数.mp4  56.35M
|   |   ├──7-Q 学习  89.53kb
|   |   ├──7-Q 学习 答案.mp4  18.70M
|   |   ├──7-Q 学习.mp4  3.81M
|   |   ├──8-在转换后估算 Q.mp4  45.08M
|   |   └──9-递增地学习.mp4  18.91M
|   ├──4-博弈论  
|   |   ├──1-博弈论.mp4  2.55M
|   |   ├──10-混合策略  80.16kb
|   |   ├──10-混合策略 答案.mp4  18.51M
|   |   ├──10-混合策略.mp4  15.50M
|   |   ├──11-行  69.49kb
|   |   ├──11-行 答案.mp4  3.79M
|   |   ├──11-行.mp4  4.26M
|   |   ├──12-告密者 - 1.mp4  26.69M
|   |   ├──12-告密者 - 2.mp4  37.38M
|   |   ├──12-告密者 - 3.mp4  14.85M
|   |   ├──13-美妙的均衡 - 1.mp4  26.99M
|   |   ├──13-美妙的均衡 - 2  64.45kb
|   |   ├──13-美妙的均衡 - 2 答案.mp4  14.53M
|   |   ├──13-美妙的均衡 - 2.mp4  6.03M
|   |   ├──13-美妙的均衡 - 3.mp4  10.10M
|   |   ├──14-两步.mp4  16.43M
|   |   ├──15-2Step2Furious.mp4  24.02M
|   |   ├──16-我们学到了什么?.mp4  34.41M
|   |   ├──2-博弈论是什么.mp4  21.51M
|   |   ├──3-简单博弈 - 1.mp4  27.38M
|   |   ├──3-简单博弈 - 2  87.91kb
|   |   ├──3-简单博弈 - 2 答案.mp4  6.55M
|   |   ├──3-简单博弈 - 2.mp4  4.57M
|   |   ├──3-简单博弈 - 3  60.25kb
|   |   ├──3-简单博弈 - 3 答案.mp4  25.18M
|   |   ├──3-简单博弈 - 3.mp4  13.13M
|   |   ├──4-极小极大.mp4  18.72M
|   |   ├──5-基本结果.mp4  28.16M
|   |   ├──6-博弈树 - 1.mp4  16.82M
|   |   ├──6-博弈树 - 2  64.98kb
|   |   ├──6-博弈树 - 2 答案.mp4  9.67M
|   |   ├──7-Von Neumann.mp4  10.66M
|   |   ├──8-迷你扑克.mp4  24.44M
|   |   ├──9-迷你扑克树  160.21kb
|   |   ├──9-迷你扑克树 答案.mp4  23.58M
|   |   └──9-迷你扑克树.mp4  21.51M
|   ├──5-更多信息 博弈论  
|   |   ├──1-随机博弈与多主体 RL.mp4  63.32M
|   |   ├──2-随机博弈.mp4  10.09M
|   |   ├──3-模型与随机博弈  79.67kb
|   |   ├──3-模型与随机博弈 答案.mp4  20.53M
|   |   ├──3-模型与随机博弈.mp4  17.27M
|   |   ├──4-零和随机博弈 - 1.mp4  34.88M
|   |   ├──4-零和随机博弈 - 2.mp4  28.64M
|   |   ├──5-一般和博弈.mp4  43.69M
|   |   ├──6-各种想法.mp4  21.34M
|   |   ├──7-项目准备.docx  22.63kb
|   |   └──材料- Train a Smartcab to Drive Videos.zip  6.71M
|   └──6-项目  
├──6-kaggle  
|   └──laggle挑战  
|   |   ├──1-简介.mp4  5.75M
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|   |   ├──3-与业界的关系.mp4  20.77M
|   |   ├──4-成为 Kaggler.mp4  20.07M
|   |   ├──5-社区的力量.mp4  25.88M
|   |   ├──6-开始起步.mp4  33.14M
|   |   ├──7-技术和语言.mp4  32.37M
|   |   ├──8-贴士.mp4  25.34M
|   |   ├──9-技巧.mp4  25.34M
|   |   └──kaggle.docx  18.77kb
──7-机器学习工程师模拟面试  
|   ├──工作中的问题以及你是如何解决的.mp4  34.89M
|   ├──获得面试.docx  320.49kb
|   ├──机器学习面试排练.docx  349.91kb
|   ├──面试中的期望.docx  188.94kb
|   ├──你了解公司的哪些信息?.mp4  11.28M
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zhuduotao | 10-11 10:38:37 | 显示全部楼层
我就看一看
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lifzhe | 10-25 17:27:53 | 显示全部楼层
特别好, 正是我需要的
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