課程目錄
數學專欄課外加餐（一）講我們為什么需要反碼和補碼.pdf
數學專欄課外加餐（一）講我們為什么需要反碼和補碼.mp3
數學專欄課外加餐（一）講我們為什么需要反碼和補碼.html
數學專欄課外加餐（三）：程序員需要讀哪些數學書.pdf4 N; [$ F% n, M) ]: V% Q) p, v
數學專欄課外加餐（三）：程序員需要讀哪些數學書.mp3
數學專欄課外加餐（三）：程序員需要讀哪些數學書.html+ b2 ]( P- L6 r- z’ [, N
數學專欄課外加餐（二）講位操作的三個應用實例.pdf
數學專欄課外加餐（二）講位操作的三個應用實例.mp3$ s) n” j- A* m
數學專欄課外加餐（二）講位操作的三個應用實例.html! y+ [1 h- Y- z1 n6 s3 B” A6 b
開篇詞講作為程序員，為什么你應該學好數學.pdf3 T??Y??B$ J& ^% z??R* c) v4 b
開篇詞講作為程序員，為什么你應該學好數學.mp3( n3 Q; B5 e# G” q0 y
開篇詞講作為程序員，為什么你應該學好數學.html” c: x2 o& y% c” a0 l! M3 l
結束語_從數學到編程，本身就是一個很長的鏈.pdf
結束語 從數學到編程，本身就是一個很長的鏈條.mp3. g) O??r7 d( N2 N8 G
導讀：程序員應該怎么學數學.pdf’ w/ C??n6 [# i4 T
導讀：程序員應該怎么學數學.mp3
導讀：程序員應該怎么學數學.html) Z’ y/ b??U6 r3 K& e/ g# k??[
zfdev_tree.txt
51_綜合應用篇答疑和總結：如何進行個性化用戶畫像的設計.pdf
51 綜合應用篇答疑和總結：如何進行個性化用戶畫像的設計？.mp3″ ^9 A??c8 D. A- Q( M) J1 V??j
50推薦系統（下）：如何通過SVD分析用戶和物品的矩陣.pdf4 c6 @8 k” z1 {# e- c% ~( R& @??l
50 推薦系統（下）：如何通過SVD分析用戶和物品的矩陣？.mp33 r/ ?& c- O, l, U
49推薦系統（上）：如何實現基于相似度的協同過濾？.pdf3 I0 y* H+ u2 q- V2 Y1 }, ]’ E4 o* p
49推薦系統（上）：如何實現基于相似度的協同過濾？.mp3
48搜索引擎（下）：如何通過查詢的分類，讓電商平臺的搜索結果更相關？.pdf& B8 A$ P! E” o9 ?5 w* T6 r
48搜索引擎（下）：如何通過查詢的分類，讓電商平臺的搜索結果更相關？.mp31 [, ^” G* v7 i, C
47 搜索引擎（上）：如何通過倒排索引和向量空間模型，打造一個簡單的搜索引擎？.pdf
47 搜索引擎（上）：如何通過倒排索引和向量空間模型，打造一個簡單的搜索引擎？.mp3
46緩存系統：如何通過哈希表和隊列實現高效訪問？.mp3
46 _ 緩存系統：如何通過哈希表和隊列實現高效訪問？.pdf% }$ _” ]+ \. A( F6 ~
45 線性代數篇答疑和總結：矩陣乘法的幾何意義是什么？.pdf
45 線性代數篇答疑和總結：矩陣乘法的幾何意義是什么？.mp3
44奇異值分解：如何挖掘潛在的語義關系？.pdf
44奇異值分解：如何挖掘潛在的語義關系？.mp3
43PCA主成分分析（下）：為什么要計算協方差矩陣的特征值和特征向量？.pdf1 J6 G; p- }’ [! u: D
43PCA主成分分析（下）：為什么要計算協方差矩陣的特征值和特征向量？.mp3( `’ R9 d9 K( I3 [??}& v
42講PCA主成分分析（上）：如何利用協方差矩陣來降維.pdf
42講PCA主成分分析（上）：如何利用協方差矩陣來降維.mp36 u; P2 h+ B. B: q) A
42講PCA主成分分析（上）：如何利用協方差矩陣來降維.html
41講線性回歸（下）：如何使用最小二乘法進行效果驗證.pdf
41講線性回歸（下）：如何使用最小二乘法進行效果驗證.mp3) A& ?0 w” f. S+ o. ^. H
41講線性回歸（下）：如何使用最小二乘法進行效果驗證.html; F! I: \. P% Q??v7 z8 H
40講線性回歸（中）：如何使用最小二乘法進行直線擬合.pdf: N. O, j3 I’ e) Q* t
40講線性回歸（中）：如何使用最小二乘法進行直線擬合.mp3
40講線性回歸（中）：如何使用最小二乘法進行直線擬合.html0 W- ]??^8 ^. b# X6 e; _
39講線性回歸（上）：如何使用高斯消元求解線性方程組.pdf2 ?- m+ Z; Y& T- N4 {. U
39講線性回歸（上）：如何使用高斯消元求解線性方程組.mp3
39講線性回歸（上）：如何使用高斯消元求解線性方程組.html
38講矩陣（下）：如何使用矩陣操作進行協同過濾推薦.pdf
38講矩陣（下）：如何使用矩陣操作進行協同過濾推薦.mp3
38講矩陣（下）：如何使用矩陣操作進行協同過濾推薦.html7 w” T) `& w0 ?+ y, U. o2 v??S/ I
37講矩陣（上）：如何使用矩陣操作進行PageRank計算.pdf
37講矩陣（上）：如何使用矩陣操作進行PageRank計算.mp35 X8 k% f& W2 C: R5 K
37講矩陣（上）：如何使用矩陣操作進行PageRank計算.html
36講文本聚類：如何過濾冗余的新聞.pdf
36講文本聚類：如何過濾冗余的新聞.mp32 p9 Z??h$ ~3 h/ m8 n/ P7 u
36講文本聚類：如何過濾冗余的新聞.html
35講文本檢索：如何讓計算機處理自然語言.pdf
35講文本檢索：如何讓計算機處理自然語言.mp3% @??m; C$ U3 f7 z
35講文本檢索：如何讓計算機處理自然語言.html7 {2 ]0 h1 A- j% F
34講向量空間模型：如何讓計算機理解現實事物之間的關系.pdf+ O$ t5 `- w1 X( M( `! K
34講向量空間模型：如何讓計算機理解現實事物之間的關系.mp3& p” `6 H9 T% P$ C& ^2 P- `
34講向量空間模型：如何讓計算機理解現實事物之間的關系.html) p% v1 F2 ?! C” K+ P/ F
33講線性代數：線性代數到底都講了些什么.pdf3 T! C; ?% [! {. g) R8 y1 {
33講線性代數：線性代數到底都講了些什么.mp32 O/ f??l) O6 g5 f9 y. V+ h/ v’ ]
33講線性代數：線性代數到底都講了些什么.html
32講概率統計篇答疑和總結：為什么會有欠擬合和過擬合.pdf
32講概率統計篇答疑和總結：為什么會有欠擬合和過擬合.mp3
32講概率統計篇答疑和總結：為什么會有欠擬合和過擬合.html
31講統計意義（下）：如何通過顯著性檢驗，判斷你的AB測試結果是不是巧合.pdf1 A. Q) V( V( f; B. I??r??x
31講統計意義（下）：如何通過顯著性檢驗，判斷你的AB測試結果是不是巧合.mp3
31講統計意義（下）：如何通過顯著性檢驗，判斷你的AB測試結果是不是巧合.html
30講統計意義（上）：如何通過顯著性檢驗，判斷你的AB測試結果是不是巧合.pdf7 L. }’ E2 Z+ e6 ~0 G/ S5 z
30講統計意義（上）：如何通過顯著性檢驗，判斷你的AB測試結果是不是巧合.mp3
30講統計意義（上）：如何通過顯著性檢驗，判斷你的AB測試結果是不是巧合.html
29講歸一化和標準化：各種特征如何綜合才是最合理的.pdf
29講歸一化和標準化：各種特征如何綜合才是最合理的.mp3
29講歸一化和標準化：各種特征如何綜合才是最合理的.html$ }6 u- C. G; I” R” y9 X1 N
28講熵、信息增益和卡方：如何尋找關鍵特征.pdf8 n2 a! E4 c, V’ h1 h+ n0 [2 p
28講熵、信息增益和卡方：如何尋找關鍵特征.mp3
28講熵、信息增益和卡方：如何尋找關鍵特征.html1 r& A4 f7 t; G0 r9 z6 r2 {
27講決策樹：信息增益、增益比率和基尼指數的運用.pdf& F& Q” ~: L$ V7 W6 k
27講決策樹：信息增益、增益比率和基尼指數的運用.mp3
27講決策樹：信息增益、增益比率和基尼指數的運用.html: i* F8 l& O4 m4 v8 e0 f6 {
26講信息熵：如何通過幾個問題，測出你對應的武俠人物.pdf
26講信息熵：如何通過幾個問題，測出你對應的武俠人物.mp38 t* S) ?! @2 w. h% O
26講信息熵：如何通過幾個問題，測出你對應的武俠人物.html. |, Q6 y’ A! X’ I
25講馬爾科夫模型：從PageRank到語音識別，背后是什么模型在支撐.pdf
25講馬爾科夫模型：從PageRank到語音識別，背后是什么模型在支撐.mp3
25講馬爾科夫模型：從PageRank到語音識別，背后是什么模型在支撐.html. A’ z) x6 c* d* u
24講語言模型：如何使用鏈式法則和馬爾科夫假設簡化概率模型.pdf/ P. t/ b0 K! {4 Z’ q4 }5 V
24講語言模型：如何使用鏈式法則和馬爾科夫假設簡化概率模型.mp3! v0 @0 v% a# [7 @6 }. a
24講語言模型：如何使用鏈式法則和馬爾科夫假設簡化概率模型.html
23講文本分類：如何區分特定類型的新聞.pdf
23講文本分類：如何區分特定類型的新聞.mp36 O??a/ R* g* r’ F” k0 M9 j
23講文本分類：如何區分特定類型的新聞.html8 `5 w9 z4 n+ x. w& d
22講樸素貝葉斯：如何讓計算機學會自動分類.pdf
22講樸素貝葉斯：如何讓計算機學會自動分類.mp32 y% F2 O& T) D2 z$ U6 J3 P6 h
22講樸素貝葉斯：如何讓計算機學會自動分類.html7 N, E7 ~+ r* F7 _& G
21講概率基礎（下）：聯合概率、條件概率和貝葉斯法則，這些概率公式究竟能做什么.pdf
