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?課程的標(biāo)題有點(diǎn)過度羅列，但是這次的人工智能Ai課程的確是新增了非常多已經(jīng)運(yùn)用于一線的實(shí)戰(zhàn)技術(shù)。課程以人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)為主線，在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，為同學(xué)們擴(kuò)展了集成學(xué)習(xí)、降維與度量學(xué)習(xí)、XGBOOST算法、特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)、計(jì)算學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、規(guī)則學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等等全新的干貨課程。這些技術(shù)內(nèi)容都是已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)上經(jīng)過不斷演化而來，都是未來AI發(fā)展領(lǐng)域同學(xué)們不可錯(cuò)過的實(shí)戰(zhàn)技術(shù)。
===============課程目錄===============
統(tǒng)計(jì)章節(jié)目錄
基礎(chǔ)部分：人工智能python基礎(chǔ)
基礎(chǔ)部分：人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
第1部分：開始之前
第2部分：線性代數(shù)
第3部分：概率論
第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上
1 簡介
2 模型評(píng)估與選擇
3 線性模型
4 決策樹
5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6 支持向量機(jī)
7 貝葉斯分類器
8 集成學(xué)習(xí)
9 聚類分析
10 降維與度量學(xué)習(xí)
11 XGBOOST
12 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)
13 計(jì)算學(xué)習(xí)理論
14 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
15 概率圖模型
16 規(guī)則學(xué)習(xí)
17 增強(qiáng)學(xué)習(xí)
詳細(xì)課程目錄
(1)\西瓜書視頻上 半部分
(2)\西瓜書視頻下 半部分
(3)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能python基礎(chǔ)
(4)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
(5)\西瓜書視頻上 半部分\第1部分：開始之前
├─(1) 1、開始之前.mp4
├─(2) __0__ 開始之前.pptx
(6)\西瓜書視頻上 半部分\第2部分：線性代數(shù)
├─(3) __1__ 線性代數(shù)1.pptx
├─(4) __2__ 線性代數(shù)2_線性相關(guān)和子空間.pptx
├─(5) __3__ 線性代數(shù)3_范數(shù).pptx
├─(6) __4.1__ 線性代數(shù)4_特殊矩陣.pptx
├─(7) __5__ 矩陣分解.pdf
├─(8) 第三講：線性代數(shù)（二）.mp4
├─(9) 第二講：線性代數(shù)（一）.mp4
├─(10) 第五講：線性代數(shù)（四）.mp4
├─(11) 第六講：線性代數(shù)（五）.mp4
├─(12) 第四講：線性代數(shù)（三）.mp4
(7)\西瓜書視頻上 半部分\第3部分：概率論；目錄中文件數(shù):7個(gè)
├─(13) __6__ 概率論.pdf
├─(14) __7__ 概率論.pdf
├─(15) __8__ 概率論.pdf
├─(16) 課程回放 – 第七講：概率論（一）.mp4
├─(17) 課程回放 – 第九講：概率論（三）.mp4
├─(18) 課程回放 – 第八講：概率論（二）.mp4
├─(19) 課程回放 – 第十講：概率論（四）.mp4
(8)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上；目錄中文件數(shù):0個(gè)
(9)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)；目錄中文件數(shù):0個(gè)
(10)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能python基礎(chǔ)\第1部分；目錄中文件數(shù):3個(gè)
├─(20) 1.1 為什么使用Python.mp4
├─(21) 1.2 Python環(huán)境配置（Anaconda）.mp4
├─(22) 機(jī)器學(xué)習(xí)與Python-第一章.zip
(11)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能python基礎(chǔ)\第2部分；目錄中文件數(shù):0個(gè)
(12)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能python基礎(chǔ)\第3部分；目錄中文件數(shù):9個(gè)
├─(23) 3.1 Python數(shù)據(jù)分析工具簡介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4
├─(24) 3.2 數(shù)據(jù)挖掘建模過程（定義挖掘目標(biāo)，數(shù)據(jù)取樣， 數(shù)據(jù)探索，數(shù)據(jù)預(yù)處理， 挖掘建模，模型評(píng)價(jià)）.mp4
├─(25) 3.3 Python主要數(shù)據(jù)探索函數(shù)（基本統(tǒng)計(jì)特征函數(shù)，擴(kuò)展統(tǒng)計(jì)特征函數(shù)，統(tǒng)計(jì)作圖函數(shù)）.mp4
├─(26) 3.4 Python主要數(shù)據(jù)預(yù)處理函數(shù).mp4
├─(27) 3.5 Python挖掘建模（Python分類預(yù)測模型，Python主要聚類分析算法，Python主要時(shí)序模型算法）.mp4
├─(28) 3.6 MNIST手寫體數(shù)字圖片識(shí)別.mp4
├─(29) 4-mnist.zip
├─(30) 機(jī)器學(xué)習(xí)與Python_第三章_1.zip
├─(31) 機(jī)器學(xué)習(xí)與Python_第三章_2.zip
(13)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)\1、線代
├─(32) 10.向量組的線性相關(guān)性2.ppt
├─(33) 11.向量組的線性相關(guān)性3.ppt
├─(34) 12.向量組的線性相關(guān)性4.ppt
├─(35) 13.相似矩陣及二次型.ppt
├─(36) 14. 范數(shù).ppt
├─(37) 15.矩陣分解.pptx
├─(38) 16.主成分分析.ppt
├─(39) 1行列式1.ppt
├─(40) 2行列式2.pdf
├─(41) 2行列式2.ppt
├─(42) 3.矩陣及其運(yùn)算1.ppt
├─(43) 4.矩陣及其運(yùn)算2.ppt
├─(44) 5.矩陣的初等變換.ppt
├─(45) 6.矩陣的秩.ppt
├─(46) 7.線性方程組的解.ppt
├─(47) 8.習(xí)題課.ppt
├─(48) 9.向量組的線性相關(guān)性1.ppt
├─(49) 第10講：一小時(shí)答疑.mp4
├─(50) 第11講：向量組的線性相關(guān)性（一）.mp4
├─(51) 第12講：向量組的線性相關(guān)性（二）.mp4
├─(52) 第13講：線性方程組的解的結(jié)構(gòu)，向量空間.mp4
├─(53) 第14講：習(xí)題課.mp4
├─(54) 第15講：一小時(shí)答疑（Day3）.mp4
├─(55) 第16講：相似矩陣及二次型（一）.mp4
├─(56) 第17講：相似矩陣及二次型（二）.mp4
├─(57) 第18講：范數(shù).mp4
├─(58) 第19講：矩陣分解.mp4
├─(59) 第1講：行列式（一）.mp4
├─(60) 第20講：主成分分析.mp4
├─(61) 第21講：一小時(shí)答疑（Day4）.mp4
├─(62) 第2講：行列式（二）.mp4
├─(63) 第3講：矩陣及其運(yùn)算（一）.mp4
├─(64) 第4講：矩陣及其運(yùn)算（二）.mp4
├─(65) 第5講：一小時(shí)答疑.mp4
├─(66) 第6講：矩陣的初等變換.mp4
├─(67) 第7講：矩陣的秩.mp4
├─(68) 第8講：線性方程組的解.mp4
├─(69) 第9講：習(xí)題課.mp4
(14)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)\2、概率論
├─(70) 10、一小時(shí)答疑（Day6）.mp4
├─(71) 11、隨機(jī)向量（一）.mp4
├─(72) 12、隨機(jī)向量（二）.mp4
├─(73) 13、隨機(jī)變量的數(shù)字特征（一）.mp4
├─(74) 14、隨機(jī)變量的數(shù)字特征（二）.mp4
├─(75) 15、一小時(shí)答疑（Day7）.mp4
├─(76) 16、隨機(jī)變量的數(shù)字特征（三）.mp4
├─(77) 17、隨機(jī)變量的數(shù)字特征（四）.mp4
├─(78) 18、隨機(jī)變量的數(shù)字特征（五）.mp4
├─(79) 19、極限定理（一）.mp4
├─(80) 1、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（一）.mp4
├─(81) 20、極限定理（二）.mp4
├─(82) 21、一小時(shí)答疑（Day8）.mp4
├─(83) 2、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（二）.mp4
├─(84) 3.隨機(jī)向量-概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課件.ppt
├─(85) 3、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（三）.mp4
├─(86) 4.隨機(jī)變量的數(shù)字特征-概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課件.ppt
├─(87) 4、習(xí)題課.mp4
├─(88) 5.極限定理-概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課件.ppt
├─(89) 5、一小時(shí)答疑.mp4
├─(90) 6、隨機(jī)變量（一）.mp4
├─(91) 7、隨機(jī)變量（二）.mp4
├─(92) 8、隨機(jī)變量（三）.mp4
├─(93) 9、習(xí)題課.mp4
├─(94) 概率論1.ppt
├─(95) 概率論2.ppt
├─(96) 概率論3.ppt
├─(97) 概率論4.ppt
├─(98) 概率論5.ppt
├─(99) 概率論6.ppt
├─(100) 概率論7.ppt
├─(101) 概率論8.ppt
(15)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上\1 簡介
├─(102) 機(jī)器學(xué)習(xí)1.1.pdf
├─(103) 機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語表.pdf
├─(104) 深度學(xué)習(xí)1.2.pdf
├─(105) 第1講：引言、基本術(shù)語、假設(shè)空間.mp4
├─(106) 第2講：歸納偏好、發(fā)展歷程、應(yīng)用現(xiàn)狀.mp4
(16)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上\3 線性模型
├─(107) 課程回放 – 第10講：線性判別分析.mp4
├─(108) 課程回放 – 第11講：多分類學(xué)習(xí)，類別不平衡問題.mp4
├─(109) 課程回放 – 第6講：基本形式，線性回歸.mp4
├─(110) 課程回放 – 第7講：對(duì)數(shù)幾率回歸（一）.mp4
├─(111) 課程回放 – 第8講：對(duì)數(shù)幾率回歸（二）.mp4
├─(112) 課程回放 – 第9講：一小時(shí)答疑.mp4
(17)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上\5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
├─(113) 1、神經(jīng)元模型(1).zip
├─(114) 2、誤差逆向傳播.zip
├─(115) 3、CNN.zip
├─(116) 4、初識(shí)TensorFlow.zip
├─(117) 5.1 神經(jīng)元模型.mp4
├─(118) 5.10 一小時(shí)答疑.mp4
├─(119) 5.2 感知機(jī)與多層網(wǎng)絡(luò).mp4
├─(120) 5.3 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?mp4
├─(121) 5.4 一小時(shí)答疑.mp4
├─(122) 5.5 其他常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）Boltzmann機(jī) 、深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DBN.mp4
├─(123) 5.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN.mp4
├─(124) 5.7 一小時(shí)答疑.mp4
├─(125) 5.8 初識(shí)TensorFlow（一）.mp4
├─(126) 5.9 初識(shí)TensorFlow（二）.mp4
(18)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上\7 貝葉斯分類器
├─(127) 7.1 貝葉斯分類器—初識(shí)貝葉斯分類器.mp4
├─(128) 7.10 一小時(shí)答疑.mp4
├─(129) 7.2 貝葉斯分類器—最大似然估計(jì)和貝葉斯參數(shù)估計(jì).mp4
├─(130) 7.3 一小時(shí)答疑.mp4
├─(131) 7.4 貝葉斯分類器—最大似然估計(jì)和貝葉斯參數(shù)估計(jì)（補(bǔ)充）.mp4
├─(132) 7.5 樸素貝葉斯分類器，半樸素貝葉斯分類器.mp4
├─(133) 7.6 貝葉斯網(wǎng)（結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)，推斷）.mp4
├─(134) 7.7 一小時(shí)答疑.mp4
├─(135) 7.8 貝葉斯分類器 – EM算法.mp4
├─(136) 7.9 貝葉斯分類器 – EM實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(137) ml_14_0825.zip
├─(138) ml_15_0901.zip
├─(139) ml_16_0908.zip
(19)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)上\9 聚類分析
├─(140) 9.1 聚類任務(wù).mp4
├─(141) 9.2 聚類任務(wù)、性能度量、距離計(jì)算 – 實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(142) 9.3 一小時(shí)答疑.mp4
├─(143) 9.4 原型聚類（k均值算法、學(xué)習(xí)向量量化、高斯混合聚類）（一）.mp4
├─(144) 9.5 原型聚類（k均值算法、學(xué)習(xí)向量量化、高斯混合聚類）（二）.mp4
├─(145) 9.6 原型聚類（k均值算法、學(xué)習(xí)向量量化、高斯混合聚類） – 實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(146) 9.7 密度聚類.mp4
├─(147) 9.8 層次聚類.mp4
├─(148) ml_20_1005_clustering.ipynb
├─(149) ml_20_1005_聚類_聚類任務(wù)_性能度量_距離計(jì)算.ppt
├─(150) ml_21_1013_kmeans.ipynb
├─(151) ml_21_1013_聚類_原型聚類.ppt
├─(152) ml_22_1020_密度聚類_層次聚類.ppt
(20)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\10 降維與度量學(xué)習(xí)
├─(153) 10.1 k近鄰算法.mp4
├─(154) 10.2 K-D Tree.mp4
├─(155) 10.3 MDS.mp4
├─(156) 10.4 PCA.mp4
├─(157) 10.5 流形學(xué)習(xí)（一）.mp4
├─(158) 10.6 流形學(xué)習(xí)（二）.mp4
├─(159) 10.7 度量學(xué)習(xí)（一） .mp4
├─(160) 10.8 度量學(xué)習(xí)（二）.mp4
├─(161) ml_23_1027_K近鄰算法.ppt
├─(162) ml_24_1103_MDS.pptx
├─(163) ml_24_1103_PCA.zip
├─(164) ml_26_1117_降維-度量學(xué)習(xí).ppt
├─(165) 流形學(xué)習(xí).ppt
(21)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\11 XGBOOST
├─(166) 11.1 XGBoost（一）.mp4
├─(167) 11.2 XGBoost（二）.mp4
├─(168) 11.3 XGBoost（三）.mp4
├─(169) ml_27_1124_XGBoost.pptx
(22)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\12 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)
├─(170) 12.1 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)（一）.mp4
├─(171) 12.2 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)（二）.mp4
├─(172) ml_28_1201_特征選擇與稀疏學(xué)習(xí).pptx
(23)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\13 計(jì)算學(xué)習(xí)理論
├─(173) 1. 計(jì)算學(xué)習(xí)理論.ppt
├─(174) 13.1 計(jì)算學(xué)習(xí)理論（一）.mp4
├─(175) 13.2 計(jì)算學(xué)習(xí)理論（二）.mp4
(24)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\14 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
├─(176) 1.半監(jiān)督學(xué)習(xí).pptx
├─(177) 14.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（一）.mp4
├─(178) 14.10 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（十）半監(jiān)督聚類.mp4
├─(179) 14.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（二）.mp4
├─(180) 14.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（三）未標(biāo)記樣本.mp4
├─(181) 14.4 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（四）生成式方法.mp4
├─(182) 14.5 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（五）實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(183) 14.6 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（六）半監(jiān)督SVM.mp4
├─(184) 14.7 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（七）圖半監(jiān)督學(xué)習(xí).mp4
├─(185) 14.8 半監(jiān)督（八）實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(186) 14.9 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（九）基于分歧的方法.mp4
├─(187) 2.半監(jiān)督學(xué)習(xí)(1).pptx
├─(188) 2.半監(jiān)督學(xué)習(xí).pptx
├─(189) 3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)(1).pptx
├─(190) 3.半監(jiān)督學(xué)習(xí).pptx
├─(191) e3??Label Propagation digits Demonstrating performance.rar
├─(192) semi.rar
├─(193) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)1_2.zip
(25)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\15 概率圖模型
├─(194) 1.概率圖模型.pdf
├─(195) 15.1 HMM.rar
├─(196) 15.1 隱馬爾科夫模型.mp4
├─(197) 15.2 概率圖模型-馬爾克夫隨機(jī)場.mp4
├─(198) 15.3 精確推斷.mp4
├─(199) 15.4 近似推斷.mp4
├─(200) 15.5 概率計(jì)算問題 直接計(jì)算算法 前向算法.mp4
├─(201) 15.6 概率計(jì)算問題 前向算法.mp4
├─(202) 15.7 概率計(jì)算問題 后向算法.mp4
├─(203) 15.8 概率計(jì)算問題 學(xué)習(xí)算法.mp4
├─(204) 15.8.學(xué)習(xí)問題 預(yù)測問題.pdf
├─(205) 15.9 HMM.rar
├─(206) 15.9 概率計(jì)算問題 預(yù)測問題 .mp4
├─(207) 2.概率圖模型.pdf
├─(208) 3.概率計(jì)算問題.pdf
(26)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\16 規(guī)則學(xué)習(xí)
├─(209) 16.1 基本概念 貫序覆蓋.mp4
├─(210) 16.1.規(guī)則學(xué)習(xí).pptx
├─(211) 16.2 剪枝優(yōu)化.mp4
├─(212) 16.3 決策樹.mp4
├─(213) 16.3.決策樹分類.ppt
├─(214) 16.4 一階規(guī)則學(xué)習(xí).mp4
├─(215) 16.4.規(guī)則學(xué)習(xí).pptx
├─(216) 16.5 歸納邏輯程序設(shè)計(jì)（最小一般泛化，逆歸結(jié)）.mp4
├─(217) 16.6 歸納邏輯程序設(shè)計(jì)（最小一般泛化，逆歸結(jié)）.mp4
├─(218) 2.規(guī)則學(xué)習(xí)-剪枝優(yōu)化.flv
(27)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\17 增強(qiáng)學(xué)習(xí)
├─(219) 17.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí) .ppt
├─(220) 17.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)引言、發(fā)展史.mp4
├─(221) 17.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí) .ppt
├─(222) 17.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡介.mp4
├─(223) 17.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) (1).ppt
├─(224) 17.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法.mp4
├─(225) 17.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分類 TD算法.mp4
├─(226) 17.4.強(qiáng)化學(xué)習(xí).ppt
├─(227) 17.5 Qlearning.mp4
├─(228) 17.5 Q_learning.ipynb
(28)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\2 模型評(píng)估與選擇
├─(229) 第六講：性能度量.mp4
├─(230) 課程回放 – 第三講：經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合.mp4
├─(231) 課程回放 – 第五講：性能度量（錯(cuò)誤率與精度，查準(zhǔn)率，查全率與F1，ROC與AUC，代價(jià)敏感錯(cuò)誤率與代價(jià)曲線）.mp4
├─(232) 課程回放 – 第四講：評(píng)估方法（留出法，交叉驗(yàn)證法，自助法，調(diào)參與最終模型）.mp4
(29)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\4 決策樹
├─(233) 第13講.zip
├─(234) 第15講.zip
├─(235) 課程回放 – 第一十三講：劃分選擇（信息增益，增益率，基尼指數(shù)）.mp4
├─(236) 課程回放 – 第一十二講：基本流程.mp4
├─(237) 課程回放 – 第一十五講：連續(xù)與缺失值（連續(xù)值處理，缺失值處理）.mp4
├─(238) 課程回放 – 第一十四講：剪枝處理（預(yù)剪枝，后剪枝）.mp4
(30)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\6 支持向量機(jī)
├─(239) 6.1 支持向量機(jī)（一）.mp4
├─(240) 6.2 支持向量機(jī)（二）.mp4
├─(241) 6.3 一小時(shí)答疑.mp4
├─(242) 6.4 支持向量機(jī)（三）.mp4
├─(243) 6.5 支持向量機(jī)（四）.mp4
├─(244) 6.6 一小時(shí)答疑.mp4
├─(245) 6.7 支持向量機(jī)（五）.mp4
├─(246) 6.8 支持向量機(jī)（六）.mp4
├─(247) 6.9 一小時(shí)答疑.mp4
├─(248) ml_11_0804.zip
├─(249) ml_12_0811.zip
├─(250) ml_13_0818_0.zip
├─(251) ml_13_0818_1.zip
(31)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\8 集成學(xué)習(xí)
├─(252) 8.1 集成學(xué)習(xí) – 第一部分 – 基礎(chǔ).mp4
├─(253) 8.10 Bagging與隨機(jī)森林實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(254) 8.2 集成學(xué)習(xí) – 第一部分 – 實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(255) 8.3 一小時(shí)答疑.mp4
├─(256) 8.4 Boosting.mp4
├─(257) 8.5 Adaboost.mp4
├─(258) 8.6 Boosting與Adaboost – 實(shí)戰(zhàn).mp4
├─(259) 8.7 一小時(shí)答疑.mp4
├─(260) 8.8 Bagging與隨機(jī)森林.mp4
├─(261) 8.9 分類與回歸樹.mp4
├─(262) ml_17_9015.zip
├─(263) ml_18_0922_Adaboost.ipynb
├─(264) ml_18_0922_adaboost.ppt
├─(265) ml_18_0922_Boosting.ppt
├─(266) ml_19_0929_Bagging與隨機(jī)森林.pptx
├─(267) ml_19_0929_code.zip
├─(268) ml_19_0929_分類與回歸樹.ppt
(32)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分
├─(269) 2.8 Python文件輸入輸出.mp4
├─(270) Python文件輸入輸出.zip
(33)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：
├─(271) 2.9 Python基礎(chǔ)綜合實(shí)踐.mp4
├─(272) Python基礎(chǔ)綜合實(shí)踐.zip
(34)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：
├─(273) 機(jī)器學(xué)習(xí)與Python_第二章.pdf
├─(274) 第三講 預(yù)備知識(shí)與開始前的準(zhǔn)備.mp4
(35)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分：
├─(275) 1-Python演示.ipynb
├─(276) 第四講 python基本語法.mp4
(36)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分
├─(277) Python數(shù)據(jù)類型.zip
├─(278) 第五講.mp4
(37)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分
├─(279) Python數(shù)據(jù)運(yùn)算.zip
├─(280) 第六講：Python數(shù)據(jù)運(yùn)算.mp4
(38)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分
├─(281) Python流程控制.zip
├─(282) 第七講 流程控制.mp4
(39)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分
├─(283) 2.6 Python函數(shù)設(shè)計(jì).mp4
├─(284) Python函數(shù)設(shè)計(jì).zip
(40)\西瓜書視頻上 半部分\基礎(chǔ)部分
├─(285) 2.7 Python編程庫（包）的導(dǎo)入.mp4
├─(286) Python編程庫（包）的導(dǎo)入.zip
(41)\西瓜書視頻上 半部分\第4部分
├─(287) 第10講.zip
├─(288) 第11講.zip
├─(289) 第6講.zip
├─(290) 第8講.zip
├─(291) 第9講.zip
(42)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\2 模型評(píng)估與選擇\2
├─(292) 3.回歸分析.pdf
├─(293) LinearRegression1.ipynb
├─(294) pga.csv
├─(295) 梯度下降.ipynb
(43)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\2 模型評(píng)估與選擇\資料
├─(296) 模型評(píng)估與選擇2.1-2.pdf
├─(297) 模型評(píng)估與選擇2.1-2_code.rar
(44)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\4 決策樹\第十三講
├─(298) 6.decision tree.ipynb
├─(299) 6.決策樹分類.pdf
├─(300) watermelon_3a.csv
(45)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\4 決策樹\第十五講
├─(301) 7c4.5.pdf
├─(302) cart.ipynb
(46)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\2 模型評(píng)估與選擇\2\__MACOSX
├─(303) ._3.回歸分析.pdf
├─(304) ._LinearRegression1.ipynb
├─(305) ._pga.csv
├─(306) ._梯度下降.ipynb
(47)\西瓜書視頻下 半部分\第4部分：機(jī)器學(xué)習(xí)\4 決策樹\第十五講\__MACOSX
├─(307) ._7c4.5.pdf
├─(308) ._cart.ipynb
